基于邻接信息熵的网络节点重要性识别算法

被引：30

作者：

胡钢 ^{[1
,2
]}

徐翔 ^{[3
]}

高浩 ^{[1
]}

过秀成 ^{[2
]}

机构：

[1] 安徽工业大学管理科学与工程学院

[2] 东南大学交通学院

[3] 国防科技大学信息系统工程重点实验室

来源：

系统工程理论与实践 | 2020年 / 03期

基金：

安徽省自然科学基金;

关键词：

复杂网络; 邻接度; 信息熵; 节点重要性;

D O I：

暂无

中图分类号：

O157.5 [图论];

学科分类号：

070104 ;

摘要：

通过研究节点与其直接相邻和间接相邻节点之间的关联关系,提出了基于邻接信息熵的网络节点重要性识别算法,算法只需获取节点与其直接邻居及间接邻居间的关联关系,通过计算网络各节点的邻接度,进而计算各节点的信息熵,利用节点信息熵的大小表征节点在网络中的重要性.通过对一个基础网络、无向无权ARPA网络和加权有向ARPA网络进行实验仿真,证明该算法对不同类型网络的通用性;利用该算法对网络按节点重要性进行节点删除实验,研究网络形成子网络的数量与规模,证明了算法的准确性.

引用

页码：714 / 725

页数：12

共 18 条

[1] 基于相对熵的节点影响力测量方法 [J].