随着图论相关理论的兴起,将复杂系统转化为复杂网络图进行研究能够大 大简化分析过程。从而网络中个节点对整个网络或是其他节点的重要程度的定 量化研宄成为了热点问题,现有的研宄主要从三个角度进行研宄,其研宄思路、 评价指标及相关文献如表1.1所示。
表1.1网络节点重要度研究
研究方向 |
方法原理 |
重要度评价指标 |
相关文献 |
社会网络分析 |
网络图中有用信息 |
度、介数、亲密度等 |
31-33 |
系统科学分析 |
节点破坏后的影响 |
核、核度等 |
34 |
信息搜索分析 |
节点间链接关系 |
Leaderrank 法、Hits 法等 |
35-36 |
文献[37]通过将网络图中的某一节点删除,然后计算生成树的数量,生成树 越少则代表节点重要度越高,但是如果若干个节点删除后都会使网络不连通, 就会导致此类节点的重要度相等而忽视了相邻节点的影响;文献[38]通过度中心 度来刻画节点重要度,度数越大能直接影响的邻居节点越多,重要度越大; Chen[39]等人提出了一种用半局部中心性来评价节点重要度的方法;Kitsak等人 [4()]提出了 K-壳分解法,将外围节点逐步去掉,剩余的节点的重要度将会较高, 但是这种方法不适用于树形图、星型图或BA网络[41]; Albert[42]提出利用离心 中心度作为指标衡量节点重要度,但这种方法容易受到某些特殊节点的影响; 特征向量中心性[43]不能反映相邻节点的数量,还能表征相邻节点本身的重要性; 文献[44]提出利用Leademmk算法的原理和计算方法,并将此算法运用到社会网 络节点重要度的计算上来;文献[45]提出HITS算法,给每个节点度量权威值和 枢纽值来度量节点重要性;还有其他SALSA算法[46]、节点收缩法[47]、自动信 息汇集算法[48]也被广泛应用于复杂网络的节点重要度求解问题。
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