【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及关键节点识别，特别是涉及融合重力盒覆盖和有效距离复杂网络的关键节点识别方法。
技术介绍
1、复杂网络作为模拟现实世界中实体间关系的有效工具，在理解各实体间如何相互影响方面具有不可估量的价值。在众多领域，如社交网络、证据理论、时间序列、大脑网络、生物学、物理学、电信网络和扩散动力学等，复杂网络的运用有助于更深入地理解复杂系统中的行为，并预测未来的趋势和变化。在复杂网络的研究中，关键节点识别方法至关重要，它有助于揭示网络的结构特征、功能性质以及稳定性等方面，为解决现实生活中的实际问题提供坚实的理论支撑和技术支持。
2、然而，现有技术中复杂网络的关键节点识别方法过于依赖网络的静态拓扑结构，未能充分利用网络中的动态信息，导致识别效果差，精度低。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的识别关键节点精度低的技术问题，特别创新地提出了融合重力盒覆盖和有效距离复杂网络的关键节点识别方法。
2、为了实现本专利技术的上述目的，本专利技术提供了融合重力盒覆...
【技术保护点】
1.融合重力盒覆盖和有效距离复杂网络的关键节点识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的融合重力盒覆盖和有效距离复杂网络的关键节点识别方法，其特征在于，所述计算网络中节点之间的有效距离的计算公式为：
3.如权利要求1所述的融合重力盒覆盖和有效距离复杂网络的关键节点识别方法，其特征在于，所述利用分形维数中的盒覆盖算法根据所述最大的最短有效路径进行节点的盒覆盖范围限定的计算公式为：
4.如权利要求1所述的融合重力盒覆盖和有效距离复杂网络的关键节点识别方法，其特征在于，所述获取节点之间的交互分数的计算公式为：
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