基于等价类方法的复杂网络节点重要性排序
社会与信息网络
2012-11-26 v1 物理与社会
摘要
识别复杂网络节点的重要性对社会网络、生物网络等研究具有重要意义。当前研究者提出了多种度量或算法，如介数、PageRank和HITS等，来识别节点重要性。然而，这些度量基于节点属性的不同方面，且常常相互冲突。需要一个合理、公平的标准来评估和比较这些算法。本文开发了一个作为节点重要性排序标准的框架。提出了四个直观规则来度量节点重要性，并采用等价类方法解决冲突并聚合规则结果。为了定量比较算法，还基于相似性度量提出了性能指标。使用三个广泛使用的真实网络作为测试平台。实验结果说明了该框架的可行性，并表明PageRank和HITS两种算法在处理测试网络时表现良好但存在偏差。此外，本文使用所提出的方法分析了互联网的结构，并提取了具有密集链接的互联网核心。
引用
@article{arxiv.1211.5484,
title = {Ranking the Importance of Nodes of Complex Networks by the Equivalence Classes Approach},
author = {Bojin Zheng and Deyi Li and Guisheng Chen and Wenhua Du and Jianmin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1211.5484},
year = {2012}
}