| 基于邻层传播的相对重要节点挖掘方法 |
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| 引用本文： | 赵娜,李杰,王剑,彭西阳,景铭,聂永杰,郁湧.基于邻层传播的相对重要节点挖掘方法[J].电子科技大学学报（自然科学版）,2021,50(1):121-126. |
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| 作者姓名： | 赵娜 李杰 王剑 彭西阳 景铭 聂永杰 郁湧 |
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| 作者单位： | 1.云南大学软件学院 昆明 650091 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划(2018YFB2100100)；国家自然科学基金(62066048)；中国博士后科学基金(2020M673312)；云南省科技厅面上项目(202001BB050063)；云南省教育厅科学研究基金(2019J0010，2019J0008) |
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| 摘 要： | 目前针对复杂网络中相对重要节点的挖掘方法已有一些成果，但方法的效率和准确性仍有待提高。该文基于如下假设—如果一个节点具有某种特征的邻居节点越多，则该节点具有此特征的可能性越大—提出了一种基于邻层传播(NLD)的相对重要节点挖掘算法，并通过实验比较与分析，验证了该方法的准确性与适用性。
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| 关 键 词： | 复杂网络 邻层传播 相对重要性 相对重要节点 |
| 收稿时间： | 2020-07-10 |
Relatively Important Nodes Mining Method Based on Neighbor Layer Diffuse |
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| Affiliation: | 1.School of Software, Yunnan University Kunming 6500912.Key Laboratory in Software Engineering of Yunnan Province Yunnan University Kunming 6500913.Electric Power Research Institute of Yunnan Power Grid Kunming 6502174.College of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology Kunming 650504 |
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| Abstract: | At present, there have been some achievements in mining methods for relatively important nodes in complex networks, but the efficiency and accuracy of the methods still need to be improved. Based on the assumption that if a node has more neighbor nodes with certain characteristics, the more likely this node has such characteristics. This paper proposes a relatively important node mining algorithm based on neighbor layer diffuse (NLD), and verifies the accuracy and applicability of the method through experimental comparison and analysis. |
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