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基于网络跨层信息熵的复杂网络节点重要性辨识
1
作者
胡钢
王琴
《西华大学学报(自然科学版)》
2025年第2期70-78,共9页
为解决经典K-shell分解算法范式化对复杂网络分层分级,导致网络层间层内节点辨识精细度降低等问题,提出一种网络跨层邻度(信息)熵算法。该算法首先改进K-shell分解算法分层过程,采用网络跨层中心性与网络跨层中心度以细化网络节点位置...
为解决经典K-shell分解算法范式化对复杂网络分层分级,导致网络层间层内节点辨识精细度降低等问题,提出一种网络跨层邻度(信息)熵算法。该算法首先改进K-shell分解算法分层过程,采用网络跨层中心性与网络跨层中心度以细化网络节点位置重要性;其次,综合分析网络跨层中心度、邻域中心性与信息熵中所包含的节点位置信息与邻居信息,采用网络跨层邻度熵算法对网络节点重要性进行辨识;最后,基于不同拓扑结构的5种网络,与其他算法分别就单调性、准确性及时间性能进行比较实验,实验结果表明,网络跨层邻度熵算法单调性最高可达0.9999,精确性比其他算法最高提升21%。该算法具有更优越的网络节点辨识能力。
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关键词
K核分解
网络跨层中心性
网络跨层邻度熵
节点重要性
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职称材料
利用邻接结构熵确定超网络关键节点
被引量：
17
2
作者
周丽娜
常笑
胡枫
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第8期76-82,共7页
识别网络中的关键节点对研究网络的拓扑结构及功能特性具有重要的实际应用价值。基于超图的超网络拓扑结构为超图,由于超图中的超边可以包含任意数量的节点,使得超网络能够清晰明了地表达出多元、多维、多准则的复杂关系。为了更好地挖...
识别网络中的关键节点对研究网络的拓扑结构及功能特性具有重要的实际应用价值。基于超图的超网络拓扑结构为超图,由于超图中的超边可以包含任意数量的节点,使得超网络能够清晰明了地表达出多元、多维、多准则的复杂关系。为了更好地挖掘超网络中的关键节点,基于超图理论及性质,提出超图中的邻接结构熵识别超网络中的关键节点,该方法通过研究节点及其直接与间接节点间的关系,利用节点信息熵刻画不同节点在超网络中的重要性。其优势在于不仅考虑了超网络中节点自身的性质,也融合了邻居节点的影响力,且由于该算法只利用节点的局部属性,故其复杂度较低。并通过对科研合作超网络进行的实证分析,结果表明邻接结构熵能够准确有效地识别超网络中的关键节点,为今后研究超网络中的关键节点以及研究超网络的拓扑结构提供一定的借鉴和参考。
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关键词
超图
超网络
关键节点
网络结构熵
邻接结构熵
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职称材料
基于邻接信息熵的网络节点重要性识别算法
被引量：
32
3
作者
胡钢
徐翔
+1 位作者
高浩
过秀成
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第3期714-725,共12页
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...
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.
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关键词
复杂网络
邻接度
信息熵
节点重要性
原文传递
题名
基于网络跨层信息熵的复杂网络节点重要性辨识
1
作者
胡钢
王琴
机构
安徽工业大学管理科学与工程学院
复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室
出处
《西华大学学报(自然科学版)》
2025年第2期70-78,共9页
基金
国家社会科学基金项目(19GBL254)
安徽省自然科学基金项目(2108085MC236)
+1 种基金
安徽省高校自然科学研究项目(KJ2021A0385)
安徽普通高校重点实验室开放基金项目(CS2021-05)。
文摘
为解决经典K-shell分解算法范式化对复杂网络分层分级,导致网络层间层内节点辨识精细度降低等问题,提出一种网络跨层邻度(信息)熵算法。该算法首先改进K-shell分解算法分层过程,采用网络跨层中心性与网络跨层中心度以细化网络节点位置重要性;其次,综合分析网络跨层中心度、邻域中心性与信息熵中所包含的节点位置信息与邻居信息,采用网络跨层邻度熵算法对网络节点重要性进行辨识;最后,基于不同拓扑结构的5种网络,与其他算法分别就单调性、准确性及时间性能进行比较实验,实验结果表明,网络跨层邻度熵算法单调性最高可达0.9999,精确性比其他算法最高提升21%。该算法具有更优越的网络节点辨识能力。
关键词
K核分解
网络跨层中心性
网络跨层邻度熵
节点重要性
Keywords
K-shell decomposition
network
cross-layer
centrality
network cross-layer adjacency entropy
node importance
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
利用邻接结构熵确定超网络关键节点
被引量：
17
2
作者
周丽娜
常笑
胡枫
机构
青海师范大学计算机学院
青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室
藏语智能信息处理及应用国家重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第8期76-82,共7页
基金
国家自然科学基金(61663041)。
文摘
识别网络中的关键节点对研究网络的拓扑结构及功能特性具有重要的实际应用价值。基于超图的超网络拓扑结构为超图,由于超图中的超边可以包含任意数量的节点,使得超网络能够清晰明了地表达出多元、多维、多准则的复杂关系。为了更好地挖掘超网络中的关键节点,基于超图理论及性质,提出超图中的邻接结构熵识别超网络中的关键节点,该方法通过研究节点及其直接与间接节点间的关系,利用节点信息熵刻画不同节点在超网络中的重要性。其优势在于不仅考虑了超网络中节点自身的性质,也融合了邻居节点的影响力,且由于该算法只利用节点的局部属性,故其复杂度较低。并通过对科研合作超网络进行的实证分析,结果表明邻接结构熵能够准确有效地识别超网络中的关键节点,为今后研究超网络中的关键节点以及研究超网络的拓扑结构提供一定的借鉴和参考。
关键词
超图
超网络
关键节点
网络结构熵
邻接结构熵
Keywords
hypergraph
hyper
network
vital node
network
structure
entropy
adjacency
structure
entropy
分类号
TP301.5 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于邻接信息熵的网络节点重要性识别算法
被引量：
32
3
作者
胡钢
徐翔
高浩
过秀成
机构
安徽工业大学管理科学与工程学院
国防科技大学信息系统工程重点实验室
东南大学交通学院
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第3期714-725,共12页
基金
国家自然科学基金(61672372,61472211)
安徽省自然科学基金(KJ2011Z035)
青年科学基金项目(61702006)。
文摘
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.
关键词
复杂网络
邻接度
信息熵
节点重要性
Keywords
complex
network
adjacency
degree
information
entropy
node importance
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网络跨层信息熵的复杂网络节点重要性辨识
胡钢
王琴
《西华大学学报(自然科学版)》
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
利用邻接结构熵确定超网络关键节点
周丽娜
常笑
胡枫
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022
17
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于邻接信息熵的网络节点重要性识别算法
胡钢
徐翔
高浩
过秀成
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2020
32
原文传递
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