寻找复杂网络的恰当节点排序方法

对节点重要性进行排序对于理解复杂网络上的网络结构与功能至关重要。度、h 指数和核度被广泛使用，但对于与动态过程（例如 SIR 传播过程）相关联的网络，三者中哪一个更恰当仍不清楚。为填补这一空白，我们提出参数 a，它提取自节点邻域各半径上平均节点数拟合函数（f(x)=1-1/(e^(2a(x-b))+1)）。在二十个真实网络上的实验结果表明，a 能够判别度、h 指数和核度这三种度量中哪一种更恰当用于网络节点重要性排序。我们还发现 [b/3] 是预测给定网络节点邻域最优排序半径的良好指标。据我们所知，这是该有趣且开放问题的首个解决方案。此外，通过扩展邻域范围并在节点上构造算子 H，我们提出了一种量化节点重要性的新方法。当半径从 0 增至其预测最优半径时，大多数网络的排序精度得以提升，最佳情况下提升幅度达 111%。若粗略扩展邻域半径，本文所研究的一半网络的性能将会下降。我们的工作深化了对如何寻找复杂网络恰当节点排序方法的理解。所提方法弥合了网络结构、节点重要性之间的鸿沟，并可能在疾病暴发防控、最优信息传播策略设计方面具有潜在应用。