基于节点传播特征的迭代资源分配以识别有影响力节点
物理与社会
2015-09-30 v1 社会与信息网络
摘要
网络中有影响力节点的识别是最有前景的领域之一。本文提出一种改进的迭代资源分配(IIRA)方法，考虑邻居的中心性信息和目标节点的传播速率影响。通过与四个真实网络的易感-感染-恢复(SIR)模型结果比较，IIRA方法比传统IRA方法能更准确地识别有影响力节点。特别地，在Erdos网络中，当传播速率为0.12时，Kendall's tau可提高23%。在蛋白质网络中，当传播速率为0.08时，Kendall's tau可提高24%。
引用
@article{arxiv.1505.03214,
title = {Iterative resource allocation based on propagation feature of node for identifying the influential nodes},
author = {Lin-Feng Zhong and Jian-Guo Liu and Ming-Sheng Shang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.03214},
year = {2015}
}
备注
6 pages, 5 figures