隨著圖論相關(guān)理論的興起,將復(fù)雜系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行研究能夠大 大簡化分析過程。從而網(wǎng)絡(luò)中個(gè)節(jié)點(diǎn)對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)或是其他節(jié)點(diǎn)的重要程度的定 量化研宄成為了熱點(diǎn)問題,現(xiàn)有的研宄主要從三個(gè)角度進(jìn)行研宄,其研宄思路、 評價(jià)指標(biāo)及相關(guān)文獻(xiàn)如表1.1所示。
表1.1網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要度研究
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研究方向 |
方法原理 |
重要度評價(jià)指標(biāo) |
相關(guān)文獻(xiàn) |
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社會網(wǎng)絡(luò)分析 |
網(wǎng)絡(luò)圖中有用信息 |
度、介數(shù)、親密度等 |
31-33 |
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系統(tǒng)科學(xué)分析 |
節(jié)點(diǎn)破壞后的影響 |
核、核度等 |
34 |
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信息搜索分析 |
節(jié)點(diǎn)間鏈接關(guān)系 |
Leaderrank 法、Hits 法等 |
35-36 |
文獻(xiàn)[37]通過將網(wǎng)絡(luò)圖中的某一節(jié)點(diǎn)刪除,然后計(jì)算生成樹的數(shù)量,生成樹 越少則代表節(jié)點(diǎn)重要度越高,但是如果若干個(gè)節(jié)點(diǎn)刪除后都會使網(wǎng)絡(luò)不連通, 就會導(dǎo)致此類節(jié)點(diǎn)的重要度相等而忽視了相鄰節(jié)點(diǎn)的影響;文獻(xiàn)[38]通過度中心 度來刻畫節(jié)點(diǎn)重要度,度數(shù)越大能直接影響的鄰居節(jié)點(diǎn)越多,重要度越大; Chen[39]等人提出了一種用半局部中心性來評價(jià)節(jié)點(diǎn)重要度的方法;Kitsak等人 [4()]提出了 K-殼分解法,將外圍節(jié)點(diǎn)逐步去掉,剩余的節(jié)點(diǎn)的重要度將會較高, 但是這種方法不適用于樹形圖、星型圖或BA網(wǎng)絡(luò)[41]; Albert[42]提出利用離心 中心度作為指標(biāo)衡量節(jié)點(diǎn)重要度,但這種方法容易受到某些特殊節(jié)點(diǎn)的影響; 特征向量中心性[43]不能反映相鄰節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,還能表征相鄰節(jié)點(diǎn)本身的重要性; 文獻(xiàn)[44]提出利用Leademmk算法的原理和計(jì)算方法,并將此算法運(yùn)用到社會網(wǎng) 絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要度的計(jì)算上來;文獻(xiàn)[45]提出HITS算法,給每個(gè)節(jié)點(diǎn)度量權(quán)威值和 樞紐值來度量節(jié)點(diǎn)重要性;還有其他SALSA算法[46]、節(jié)點(diǎn)收縮法[47]、自動信 息匯集算法[48]也被廣泛應(yīng)用于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)重要度求解問題。
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2024-11
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