异构信息网络下的特征向量中心性排名研究

摘要

本文从异构网络角度来进行排名的研究，传统的排名研究是基于同构网络来进行的，然而在现实生活中，实际的网络是异构的。首先，本文根据真实的电影数据集来建立一个异构网络后，根据网络得出相应的网络模式，之后根据电影网络中演员、导演、电影之间的相互关系来建立元路径。其次，结合元路径设定相应的排名规则，结合特征向量中心性度量方法来进行排名研究。最后，给出了实验的结果。本文的创新之处在于，将特征向量中心性方法应用到了一个异构网络中，能更好地反映出真实网络的特征，并与度中心性方法进行对比，展示了本文方法具有良好的可行性。