利用局部信息估计图中的壳指数

对网络科学家而言，识别给定网络中有影响力的节点一直是个有趣的问题。k-shell 分解方法是一种广泛使用的方法，它基于节点的影响力为每个节点赋予壳指数值。k-shell 方法需要网络的全局信息来计算节点的壳指数，这对于大规模真实世界动态网络而言不可行。本工作中，我们提出一种利用节点局部信息估计其壳指数的方法。我们还提出基于爬山的方法，以少量步数命中排名靠前的节点。我们进一步讨论一种基于所提估计量估计节点排名的方法。