基于属性信息和结构特性的网络节点重要度研究

TP393; 现有的节点重要度排序方法大多只针对网络的拓扑结构进行研究,忽视了网络节点自身所包含的属性信息.然而这些属性信息至关重要,却广泛存在不完备性,这些不完备属性信息与节点的重要性密切相关.针对这一问题,提出一种基于优势粗糙集理论和TOPSIS方法的网络节点重要度分析方法,融合网络结构特性和节点属性信息,克服了单一从拓扑结构分析的局限.最后,将本文所提出的方法应用于微博社交网络中的用户重要度评价,并与其他方法进行比较,结果表明,该方法的排序结果对节点在属性信息和结构特性的重要性进行了较好的综合,能全面地体现出各节点的重要程度....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in东北大学学报（自然科学版） Vol. 43; no. 5; pp. 625 - 631
Main Authors 孔芝, 孙琦, 寇晓宇, 王立夫
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 东北大学秦皇岛分校 控制工程学院,河北 秦皇岛 066004 01.05.2022
Subjects
微博网络
结构重要度
属性重要度
节点重要度
复杂网络
Online AccessGet full text
ISSN1005-3026
DOI10.12068/j.issn.1005-3026.2022.05.003

Cover

More Information
Summary:TP393; 现有的节点重要度排序方法大多只针对网络的拓扑结构进行研究,忽视了网络节点自身所包含的属性信息.然而这些属性信息至关重要,却广泛存在不完备性,这些不完备属性信息与节点的重要性密切相关.针对这一问题,提出一种基于优势粗糙集理论和TOPSIS方法的网络节点重要度分析方法,融合网络结构特性和节点属性信息,克服了单一从拓扑结构分析的局限.最后,将本文所提出的方法应用于微博社交网络中的用户重要度评价,并与其他方法进行比较,结果表明,该方法的排序结果对节点在属性信息和结构特性的重要性进行了较好的综合,能全面地体现出各节点的重要程度.
ISSN:1005-3026
DOI:10.12068/j.issn.1005-3026.2022.05.003