基于节点多阶邻居递阶关联贡献度的重要性辨识

摘要

为更精细化地辨识节点重要性，扩展节点有效信息集聚范围和类别，对网络节点的空间位置属性信息与其直接及间接邻居节点间关联结构信息进行融合、集结，提出复杂网络多阶邻居递阶关联贡献度的节点重要性辨识方法。依据网络节点空间位置层级差异及层间交互信息给出节点层级位置属性贡献度定义；构建复杂网络目标节点多阶邻居递阶关联贡献度矩阵，表征直接邻居节点、间接邻居节点与目标节点间关联度对其影响力的递阶贡献；提出节点跨层跨级空间拓扑位置贡献度与多阶邻居递阶关联贡献度融合的节点重要性辨识方法。仿真试验表明：在6个真实网络上所提方法有效提升节点重要性辨识的精细性和准确性。本研究通过探究网络节点间多阶递阶交互行为，为深入探索网络背后的动态演化机理，进而做出预测和调控提供科学的理论基础。

关键词

复杂网络 / 节点重要性辨识 / 多阶邻居相似度 / 多阶邻居紧密度 / 多阶邻居递阶关联贡献度

基金资助

国家自然科学基金资助项目(62072249); 国家社会科学基金资助项目(19BGL254); 安徽省自然科学基金资助项目(2108085MC236); 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资助项目(CS2021-05)