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Identifying influential nodes in complex networks: A node information dimension approach

机译:在复杂网络中识别有影响的节点:节点信息维度方法

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摘要

In the field of complex networks, how to identify influential nodes is a significant issue in analyzing the structure of a network. In the existing method proposed to identify influential nodes based on the local dimension, the global structure information in complex networks is not taken into consideration. In this paper, a node information dimension is proposed by synthesizing the local dimensions at different topological distance scales. A case study of the Netscience network is used to illustrate the efficiency and practicability of the proposed method. Published by AIP Publishing.
机译:在复杂网络领域,如何识别有影响性节点是分析网络结构的重要问题。 在提出基于本地维度的有影响力节点的现有方法中,未考虑复杂网络中的全局结构信息。 在本文中,通过在不同拓扑距离尺度上合成局部尺寸来提出节点信息维度。 对NetScience网络的案例研究用于说明所提出的方法的效率和实用性。 通过AIP发布发布。

著录项

  • 来源
    《Chaos》 |2018年第1期|共8页
  • 作者

    Tian Bian; Yong Deng;

  • 作者单位

    Institute of Fundamental and Frontier Science University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 610054 China;

    Institute of Fundamental and Frontier Science University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 610054 China;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 自然科学总论;
  • 关键词

    Identifying; influential; nodes;

    机译:识别;有影响力的;节点;

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