[发明专利]基于边扩散性K‑truss分解方法的网络重要节点识别方法

摘要

本发明公开了基于边扩散性K‑truss分解方法的网络重要节点识别方法，包括步骤1计算网络G中每条边的支持度SD(eij)和对信息的扩散能力DD(eij)；步骤2依据边的支持度和扩散能力重新定义边的支持度SDV(eij)；步骤3过滤出网络中SDV(eij)＝0的边，并将更新后的网络记为G'为；步骤4对网络G'进行K‑truss分解；步骤5对网络G'继续执行步骤4，直到网络中的所有边满足SDV(eij)≥K‑2；步骤6重复步骤4至步骤5，直至网络中的所有连边都被删除，所有节点都被分解在相应的truss层；步骤7根据K越大，其对应的truss层的节点也越重要的规则对节点进行排序。本发明提高影响力节点发现的准确度的同时降低时间复杂度。

主权项

基于边扩散性K‑truss分解方法的网络重要节点识别方法,其特征在于,包括以下步骤：步骤1：计算网络G中每条边的支持度SD(eij)和对信息的扩散能力DD(eij)，初始化参数K＝2，其中K∈[2，Kmax],Kmax表示为最大的truss层；步骤2：依据边的支持度和扩散能力重新定义边的支持度步骤3：过滤出网络中的边，并将更新后的网络记为G'为；步骤4：对网络G'进行K‑truss分解，首先选择网络中权值满足的的边，然后将该边删除并将与该边构成三角形的另两条边的也相应减1，更新网络G'；步骤5：对网络G'继续执行步骤4，直到网络中的所有边满足将当前层新剥离出的孤立节点加入对应于当前K的truss层，然后更新K＝K+1；步骤6：重复步骤4至步骤5，直至网络中的所有连边都被删除，所有节点都被分解在相应的truss层；步骤7：根据K越大，其对应的truss层的节点也越重要的规则对节点进行排序。