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基于多屬性偏好信息集結(jié)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點(diǎn)辨識

摘要:為了準(zhǔn)確辨識復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn),避免單一屬性指標(biāo)評價節(jié)點(diǎn)重要性出現(xiàn)的偏差,提出了一種基于多屬性偏好信息集結(jié)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點(diǎn)辨識方法。首先根據(jù)節(jié)點(diǎn)的局部特性、全局特性及空間位置等特性,選取度中心性、介數(shù)中心性、緊密度、結(jié)構(gòu)洞、K-核(Ks)五個屬性指標(biāo)構(gòu)建多屬性復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點(diǎn)辨識模型,對節(jié)點(diǎn)屬性偏好信息進(jìn)行分析、集結(jié)和融合;然后將網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)作為評價主體,構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)多屬性決策矩陣,根據(jù)熵理論對節(jié)點(diǎn)屬性賦權(quán),計算其與理想重要節(jié)點(diǎn)的貼近度,對節(jié)點(diǎn)重要性進(jìn)行精細(xì)化排序。將該模型應(yīng)用到"風(fēng)箏網(wǎng)絡(luò)"和"ARPA網(wǎng)絡(luò)"中,根據(jù)節(jié)點(diǎn)重要性辨識結(jié)果對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行破壞性實驗,結(jié)果表明,該方法的準(zhǔn)確性比已有方法更高。

關(guān)鍵詞:
  • 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)  
  • 重要節(jié)點(diǎn)辨識  
  • 多屬性決策  
  • 偏好信息集結(jié)  
  • 結(jié)構(gòu)洞  
  • 緊密度  
作者:
胡鋼; 高浩; 徐翔
單位:
安徽工業(yè)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院; 安徽馬鞍山243032
刊名:
浙江理工大學(xué)學(xué)報·自然科學(xué)版

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浙江理工大學(xué)學(xué)報·自然科學(xué)版緊跟學(xué)術(shù)前沿,緊貼讀者,國內(nèi)刊號為:33-1338/TS。堅持指導(dǎo)性與實用性相結(jié)合的原則,創(chuàng)辦于1979年,雜志在全國同類期刊中發(fā)行數(shù)量名列前茅。