查询结果:   严家萌,庞超逸,许立波.复杂社会网络节点重要性可拓聚类动态分析方法[J].计算机应用与软件,2019,36(7):76 - 82.
中文标题
复杂社会网络节点重要性可拓聚类动态分析方法
发表栏目
应用技术与研究
摘要点击数
299
英文标题
EXTENSION CLUSTERING DYNAMIC ANALYSIS METHOD FOR IMPORTANCE OF COMPLEX SOCIAL NETWORK NODES
作 者
严家萌 庞超逸 许立波 Yan Jiameng Pang Chaoyi Xu Libo
作者单位
浙江大学工程师学院 浙江 杭州 310015 浙江大学宁波理工学院计算机与数据工程学院 浙江 宁波 315100    
英文单位
Polytechnic Institute, Zhejiang University, Hangzhou 310015, Zhejiang, China School of Computer and Data Engineering, Ningbo Institute of Technology, Zhejiang University, Ningbo 315100, Zhejiang, China    
关键词
复杂网络 节点重要性 多属性 可拓学 可拓聚类
Keywords
Complex network Node importance Multi-attribute Extenics Extension clustering
基金项目
浙江省自然科学基金项目(LY16G010010,LY18F020001)
作者资料
严家萌,硕士生,主研领域:数据挖掘,复杂网络,人工智能。庞超逸,教授。许立波,讲师。 。
文章摘要
目前大多数复杂网络关键节点影响力识别方法都是建立在静态分析基础之上的,缺乏对节点动态变化的考量。采用可拓聚类方法来量化分析社会网络的动态变化,以多属性决策法测量各节点静态重要性属性值;分别划分等级,取经典域和节域,计算各节点在对应属性上的关联度,并用熵权法取得综合关联度;分析其在同一社会网络不同时间点的变化,给出变动的量和方向。该方法不仅能刻画出节点重要性的变化趋势,而且给出了变化程度。最后,通过实例验证了该方法的可行性和有效性。
Abstract
At present, the identification method of the influence of key nodes in complex networks is all based on static, which is lacking in consideration for dynamic analysis. In this paper, the expansion clustering method was used to quantitatively analyze the social network under the dynamic change. The value of each node importance was measured by multi-attribute decision. Then, the grade was divided respectively, the classical domain and acceptable domain were taken, and the correlation degree of each node on the corresponding attribute was calculated. Meanwhile, the entropy weight was used to obtain comprehensive correlation degree. We analyzed the node importance of the same social network at different time points, and gave the amount and direction of change. This method can not only describe the trend of changing, but also work out the amount of it. At last, an example is given to verify the feasibility and effectiveness of the proposed method.
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文  章  标  题
作者1
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摘要
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复杂社会网络节点重要性可拓聚类动态分析方法
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