复杂网络中基于多特征引力模型的关键节点识别方法

陈斯淋; 刘佳飞; 周何馨; 吴璟莉; 李高仕

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2025041001

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2026, Vol. 44 ›› Issue (2) : 132 -144. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2025041001

复杂网络中基于多特征引力模型的关键节点识别方法

陈斯淋, 刘佳飞, 周何馨, 吴璟莉, 李高仕

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摘要

关键节点识别一直是社会系统、生物系统、电力系统和交通系统等领域的研究热点。本文提出一种基于多特征的引力模型算法(HKGM)识别复杂网络中有影响力的节点。具体而言，该方法综合考虑节点自身度值、一阶邻居及二阶邻居的局部传播能力，并引入节点全局位置信息，构建兼顾网络局部与全局属性的评估方案。同时，针对大规模网络中算法复杂度与计算成本问题，本研究优化了方案的计算效率。为验证所提方法的有效性，在9个真实数据集上开展仿真实验，将HKGM方法与9种经典算法进行对比评估。实验结果表明，HKGM在SIR模型、Kendall相关系数和CCDF单调函数等评价指标中表现出色，验证本文提出的方法在复杂网络关键节点识别任务中具有更高的区分精度，能够有效提升关键节点检测的准确性。