基于K-shell的复杂网络关键节点识别方法
2022-03-23分类号:O157.5
【部门】中国民航大学计算机科学与技术学院 中国民航大学安全科学与工程学院 亚利桑那大学信息学院
【摘要】针对复杂网络中关键节点识别方法的分辨率和准确性不足的问题,该文提出了一种基于K-shell的复杂网络关键节点识别方法(K-shell based key node recognition method,KBKNR)。首先,采用K-shell方法将网络分层,获取每个节点的K壳(K-shell,Ks)值,通过Ks值衡量复杂网络全局结构的影响。其次,提出综合度(comprehensive degree,CD)的概念,并设定可动态调整的影响系数μ_i,通过平衡邻居节点和次邻居节点的不同影响程度,获取每个节点的综合度。在该方法中,当节点Ks值相同时,综合度较大的节点更重要。对比几种经典关键节点识别方法和一种风险评估方法,实验结果表明,该方法能够有效识别关键节点,在不同复杂网络中具有较高的准确率和分辨率。除此之外,KBKNR方法可以为网络节点的风险评估、重要节点保护和网络中节点的风险处置优先级排序提供依据。
【关键词】复杂网络 K-shell 综合度 邻居节点 节点重要性
【基金】国家自然科学基金民航联合研究项目(U1833107)
【所属期刊栏目】清华大学学报(自然科学版)
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