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基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法

A method of evaluating importance of nodes in temporal network based on inter-layer neighborhood information entropy

作     者:洪成 蒋沅 严玉为 余荣斌 杨松青 

作者机构:南昌航空大学信息工程学院 

出 版 物:《复杂系统与复杂性科学》 (Complex Systems and Complexity Science)

年 卷 期:2023年

核心收录:

学科分类:07[理学] 070104[理学-应用数学] 0701[理学-数学] 

基  金:国家自然科学基金项目(61663030 61663032) 南昌航空大学研究生创新专项基金(YC2021-043) 

主  题:时序网络 层间邻域 节点重要性 信息熵 

摘      要:时序网络可以更为准确的刻画节点间的动态交互过程。为识别时序网络中的重要节点,提出基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法。受明显路径流网络模型的启发,该方法通过引入参数ω,融合节点在相邻时间快照的层间邻域拓扑信息,使用信息熵来刻画网络结构的复杂性,并且兼顾了相邻时间快照的全局拓扑信息。通过使用SIR传播模型、Kendall相关系数、以及Top-k指标来验证该方法的有效性与适用性,在6个真实数据集上与其他6种评估方法进行比较。实验结果表明,提出的方法能够更为有效的识别出时序网络中的重要节点,同时对重要性排名靠前的节点的识别更为准确;可根据时序网络的拓扑结构调整ω从而提升该方法的评估效果;该方法的时间复杂度仅为O(mn),适用于大型时序网络。

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