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加权网络中基于冗余边过滤的k-核分解排序算法

罗仕龙 龚凯 唐朝生 周靖

加权网络中基于冗余边过滤的k-核分解排序算法

罗仕龙, 龚凯, 唐朝生, 周靖
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  • k-核分解排序法对于度量复杂网络上重要节点的传播影响力具有重要的理论意义和应用价值,但其排序粗粒化的缺陷也不容忽视.最新研究发现,一些真实网络中存在局域连接稠密的特殊构型是导致上述问题的根本原因之一.当前的解决方法是利用边两端节点的外部连边数度量边的扩散性,采取过滤网络边来减少这种稠密结构给k-核分解过程造成的干扰,但这种方法并没有考虑现实网络上存在权重的普遍性.本文利用节点权重和权重分布重新定义边的扩散性,提出适用于加权网络结构的基于冗余边过滤的k-核分解排序算法:filter-core.通过世界贸易网、线虫脑细胞网和科学家合著网等真实网络的SIR(susceptible-infected-recovered)传播模型的仿真结果表明,该算法相比其他加权k-核分解法,能够更准确地度量加权网络上具有重要传播影响力的核心节点及核心层.
      通信作者: 龚凯, gongkai1210@swufe.edu.cn
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:61602331)、中央高校基本科研业务费专项资金(批准号:JBK170133,JBK160130,JBK150503)、四川省教育厅科研基金(批准号:J17ZB0434)和互联网金融创新及监管协同创新中心资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-12-16
  • 修回日期:  2017-06-21
  • 刊出日期:  2017-09-20

加权网络中基于冗余边过滤的k-核分解排序算法

  • 1. 西南财经大学经济信息工程学院, 成都 611130;
  • 2. 河南理工大学计算机科学与技术学院, 焦作 454000
  • 通信作者: 龚凯, gongkai1210@swufe.edu.cn
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:61602331)、中央高校基本科研业务费专项资金(批准号:JBK170133,JBK160130,JBK150503)、四川省教育厅科研基金(批准号:J17ZB0434)和互联网金融创新及监管协同创新中心资助的课题.

摘要: k-核分解排序法对于度量复杂网络上重要节点的传播影响力具有重要的理论意义和应用价值,但其排序粗粒化的缺陷也不容忽视.最新研究发现,一些真实网络中存在局域连接稠密的特殊构型是导致上述问题的根本原因之一.当前的解决方法是利用边两端节点的外部连边数度量边的扩散性,采取过滤网络边来减少这种稠密结构给k-核分解过程造成的干扰,但这种方法并没有考虑现实网络上存在权重的普遍性.本文利用节点权重和权重分布重新定义边的扩散性,提出适用于加权网络结构的基于冗余边过滤的k-核分解排序算法:filter-core.通过世界贸易网、线虫脑细胞网和科学家合著网等真实网络的SIR(susceptible-infected-recovered)传播模型的仿真结果表明,该算法相比其他加权k-核分解法,能够更准确地度量加权网络上具有重要传播影响力的核心节点及核心层.

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