A method of extracting information communication network based on the correlation of leader nodes, which comprises the following steps: S1: import network; S2: select the maximum node degree as the first leader node; S3: extract all the neighbor nodes around the leader nodes; S4: neighbor node value update, value calculation and removal of leader nodes even the edge; S5: iterative points, find the maximum value of the neighbor nodes to moderate node as the node of the new leader, S2 S3, and the iterative steps, the number of nodes in the network until the leader reaches the target number of P N; S6: leader node assignment filtering performance; S7: information cascade propagation; S8: Calculation of the scope of information dissemination. The present invention provides a method for extracting information communication network based on the correlation of leader nodes, considering the structure characteristic and the network size, the algorithm has lower time complexity and good performance of information filtering, performance in large-scale network is more excellent.
【技术实现步骤摘要】
一种基于网络度相关性的信息传播领袖节点提取方法
本专利技术涉及网络信息传播领域和网络结构领域,特别是涉及一种基于网络度相关性的信息传播领袖节点提取方法。
技术介绍
信息传播在社会网络的传播中扮演重要角色,大量重要研究在最近几年提出用于描述信息传播的重要特征。在社会网络信息传播的研究过程中,一个关键的问题就是:寻找社会网络中最具有―信息传播影响力”的节点集合,通过对该节点集合施加信息控制,可以导致信息更快更全地传播到整个网络,亦或是使得信息被迅速地衰减。直观地,社会网络中最具有―信息传播影响力”的节点的概念类似于网络的HUB特性(参考文献[1]:KleinbergJM.Authoritativesourcesinahyperlinkedenvironment[J].JournaloftheAcm,1999,46(5):604-632.即KleinbergJM,超链接环境下的权威源,JournaloftheAcm,1999,46(5):604-632.),是网络中连接良好的实体集合。HUB特性的概念被用于找到WEB网络中的中心节点。然而,信息传播的概念与HUB的概念框架是不同的,它更加依赖于底层网络传播的结构。它既依赖于网络的结构拓扑特征,也依赖于不同连边的传播密度。单独的局部结构测试不能提供全局的中心流动性(centralityofflows),更多地,流动中心性既取决于不同节点之间的交互模式,也取决于全局拓扑结构。Lerman等研究了Digg和Twitter这两个网络中的新闻信息的传播扩散(参考文献[2]:LermanK,GhoshR.Informatio ...
【技术保护点】
一种基于网络度相关性的信息传播领袖节点提取方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:S1:导入网络集合G=(V,E),其节点集和连边集分别为V={v1,v2,...,vN}和
【技术特征摘要】
1.一种基于网络度相关性的信息传播领袖节点提取方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:S1:导入网络集合G=(V,E),其节点集和连边集分别为V={v1,v2,...,vN}和节点总数N;S2:选取全网络中度值最大的节点作为领袖节点集合Vfilter中的第一个节点;S3:寻找邻居节点;对于Vfilter中的节点,找到其所有的不重复邻居节点Vfriend,Vfriend中不包括已经存在于Vfilter中的节点;S4:更新邻居节点度值;对于Vfilter的邻居节点Vfriend中的所有节点,更新其度值;新的度值为去除与领袖节点集合Vfilter中的连边后的度值;S5:迭代选点;对于Vfriend中的节点,按照更新后的度值降序排列,选择度值最大的节点作为新的领袖节点,并加入到Vfilter中;迭代步骤S3,S4,直到Vfilter中节点数量达到所需领袖节点数量|Vfilter|=ρN,算法停止。其中,ρ表示领袖节点占全网络的比例,用户自行设定该参数;此时,Vfilter中的节点即为基于网络度相关性的信息传播领袖节点。S6:分配信息筛选性能;网络中每一个节点k都具有分辨信息的能力为Ik。根据网络信息传播模型,对集合Vfilter中的所有领袖节点,赋予其分辨信息的能力为I=1,对于网络中剩余的其他节点,赋予其分辨信息能力为I=0;S7:级联信息传播;网络中已经转发信息的节点集合记为Vreached,初始时只包含信息源节点;节点的邻居节点如果属于Vreached,并且未进行转发询问,初始时为信息源节点的邻居节点,这些节点记...
【专利技术属性】
技术研发人员:宣琦,王金宝,周鸣鸣,傅晨波,郑永立,
申请(专利权)人:浙江工业大学,
类型:发明
国别省市:浙江,33
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