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摘要
复杂网络中的重要节点识别是一个开放的话题,其研究具有非常重要的现实意义.不同的节点重要度算法从不同的角度反映了节点的重要性,有所侧重也有所不足.基于多属性信息融合的思想,提出了一种节点多属性的复杂网络重要节点识别方法.为节点的度、自然连通度和紧密度等属性在证据理论的框架下,建立相应的基本概率指派转化模型,并将其转化为相应的基本概率指派函数,然后运用证据理论的融合规则对它们进行有效融合,得到节点综合属性的基本概率指派函数,采用相应的算法将其转化为单一值,并依此对节点的重要程度进行排序.实例验证表明该方法是有效的,同时该方法提供了一种通用的思路,可结合网络实际灵活应用并可进一步推广.
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单位四川民族学院
