[发明专利]基于多尺度拓扑空间的复杂网络信息节点重要度评价方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度拓扑空间的复杂网络信息节点重要度评价方法，以衡量节点在无向复杂网络中的重要度。本发明中认为节点重要度的计算不仅考虑节点的全局特征，同时还考虑到节点在网络中的局部特征，并进一步将三度影响力原则融合到节点的局部特征，深入对不同尺度的拓扑空间中的复杂网络节点的局部特征进行分析。如果网络中的节点在全局和局部条件下的综合重要度越大，即说明该节点在网络中越重要。本发明结合了复杂网络结构中的全局和局部的多尺度特征，融合了K核、聚集系数、邻居重要度等方法，综合评价节点的重要度，计算较为简单，适用于大规模节点的网络结构，并且显著提高了节点在网络中重要度的分辨率。

主权项

1.基于多尺度拓扑空间的复杂网络信息节点重要度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：初始化网络结构，确定无向网络G＝(V,E)，节点集合V和边集合E；步骤2：根据三度影响力原则，对初始网络结构进行降维和优化，构建节点的三度网络层次结构模型，并分别每个节点进行编号并计算其一阶邻居、二阶邻居和三阶邻居节点数；步骤3：采用经典的MDD算法，计算每个节点的全局重要度；步骤4：采用局部聚集系数的方法，计算每个节点的聚集系数；步骤5：判断节点是否有邻居节点，如果是，执行步骤6；否则，执行步骤10；步骤6：判断节点是否有三阶邻居，如果是，执行步骤8；否则，三阶邻居的影响力记为0，执行步骤7；步骤7：判断节点是否有两阶邻居，如果是，执行步骤8；否则，二阶邻居的影响力记为0，执行步骤8；步骤8：根据节点的三度网络层次结构模型，计算节点的局部三阶邻居影响力；步骤9：根据节点的三度网络层次结构模型，计算节点的局部三阶聚集系数；步骤10：根据节点的局部三阶邻居影响力和节点的局部三阶聚集系数，计算该节点的局部重要度，如果节点没有邻居节点，节点的局部重要度为0；步骤11：根据该节点的局部重要度和全局重要度，计算节点的综合重要度。