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在复杂网络中,度量节点之间的相似性是一项基础且具有挑战性的工作。基于邻域节点的相似性度量仅考虑了节点的邻域信息。基于路径的相似性度量考虑了节点之间的路径信息,使得多数节点与大度节点相似。为了更准确地度量节点之间的相似性且避免多数节点与大度节点相似,定义了每个节点的距离分布,并在此基础上采用相对熵和距离分布提出了一种节点相似性度量方法(DDRE)。DDRE方法通过节点之间的最短路径生成每个节点的距离分布,根据距离分布计算节点之间的相对熵,进而得到节点之间的相似性。6个真实网络数据集的对比实验结果表明,DDRE方法在对称性以及SIR模型中影响其他节点的能力这两方面表现较好。 相似文献
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近年来,生成图模型在复杂网络研究中的作用越来越重要。图的生成过程对于研究疾病的蔓延和信息的传播具有重大意义,同时图模型的生成也有助于更深入地研究复杂网络的特性。为了能够生成既符合真实网络特征又具有结构多样性的复杂网络,提出了一种具有社区结构的可调节聚集系数和模块性的无标度网络生成算法——TCMSN(Scale Free Network with Tunable Clustering Coefficient and Modularity)。通过调节混合参数可以调节生成网络的模块性,通过调节社区内连边的概率和混合参数可以对网络聚集系数进行调节。TCMSN采用了合理的连边策略,在不破坏网络结构多样性的情况下,能尽可能维持网络的无标度特性。人工构造数据和真实网络数据的对比实验结果表明,TCMSN算法能够生成可调节聚集系数和模块性的无标度网络模型,且能够生成最接近真实网络社区结构特征的网络模型。 相似文献
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