文献类型：期刊文章

作　　者：胡钢[1,3] 徐翔[2] 高浩[1] 过秀成[3]

HU Gang;XU Xiang;GAO Hao;GUO Xiucheng(School of Management Science and Engineering,Anhui University of Technology,Ma'anshan 243002,China;Science and Technology on Information Systems Engineering Laboratory,National University of Defense Technology,Changsha 410072,China;School of Transportation,Southeast University,Nanjing 210096,China)

机构地区：[1]安徽工业大学管理科学与工程学院,马鞍山243002 [2]国防科技大学信息系统工程重点实验室,长沙410072 [3]东南大学交通学院,南京210096

出　　处：《系统工程理论与实践》

基　　金：国家自然科学基金(61672372,61472211);安徽省自然科学基金(KJ2011Z035);青年科学基金项目(61702006)。

年　　份：2020

卷　　号：40

期　　号：3

起止页码：714-725

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、CSSCI、CSSCI2019_2020、EBSCO、EI、IC、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：通过研究节点与其直接相邻和间接相邻节点之间的关联关系,提出了基于邻接信息熵的网络节点重要性识别算法,算法只需获取节点与其直接邻居及间接邻居间的关联关系,通过计算网络各节点的邻接度,进而计算各节点的信息熵,利用节点信息熵的大小表征节点在网络中的重要性.通过对一个基础网络、无向无权ARPA网络和加权有向ARPA网络进行实验仿真,证明该算法对不同类型网络的通用性;利用该算法对网络按节点重要性进行节点删除实验,研究网络形成子网络的数量与规模,证明了算法的准确性.

关 键 词：复杂网络 邻接度  信息熵 节点重要性  

分 类 号：TP39]