实现复杂网络中有影响力传播者识别方法与流程

技术特征：
1.一种实现复杂网络中有影响力传播者识别方法，其特征在于，包括：s1，将第一判断分数降序排列；s2，第二判断分数降序排列；s3，选择第一判断分数最大且第二判断分数最高的节点，并覆盖掉该节点和其邻居节点；若第一判断分数最大且相同的情况下有多个第二判断分数相同的节点，则随机选择一个节点；s4，判断选择的节点数量是否满足所设定值，若是，则执行下一步，若否则执行步骤s3；s5，选择完毕，得到选择的节点集；s6，对性能指标进行展示。2.根据权利要求1所述的一种实现复杂网络中有影响力传播者识别方法，其特征在于，当第一判断分数为k
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shell，第二判断分数为voterank时，所述有影响力传播者识别方法包括以下步骤：s1，根据k
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shell分解法计算每个节点的k
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shell值，按k
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shell降序排列；s2，根据voterank算法计算每个节点的投票分数，按投票分数降序排列；s3，选择k
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shell值最大且voterank值最高的节点，并覆盖掉该节点和其邻居节点；若最大且相同的k
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shell值中有多个voterank值相同的节点，则随机选择一个节点；s4，判断选择的节点数量是否等于所设定的数量，若是，执行下一步骤；若否则跳转执行s3；s5，选择完毕，得到选择的节点集；或/和当第一判断分数为k
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shell，第二判断分数为h
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index时，所述有影响力传播者识别方法包括以下步骤：s1，根据k
‑
shell分解法计算每个节点的k
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shell值，按k
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shell降序排列；s2，计算每个节点的h
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index值，按h
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index值降序排列；s3，选择k
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shell值最大且h
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index值最高的节点，并覆盖掉该节点和其邻居节点；若最大且相同的k
‑
shell值中有多个h
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index值相同的节点，则随机选择一个节点；s4，判断选择的节点数量是否等于所设定的数量，若是，执行下一步骤；若否则跳转执行s3；s5，选择完毕，得到选择的节点集；或/和当第一判断分数为k
‑
shell，第二判断分数为nh
‑
index时，所述有影响力传播者识别方法包括以下步骤：s1，根据k
‑
shell分解法计算每个节点的k
‑
shell值，按k
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shell降序排列；s2，计算每个节点的邻域h
‑
index，按h
‑
index值降序排列；s3，选择k
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shell值最大且邻域h
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index最高的节点，并覆盖掉该节点和其邻居节点；若最大且相同的k
‑
shell值中有多个邻域h
‑
index值相同的节点，则随机选择一个节点；s4，判断选择的节点数量是否等于所设定的数量，若是，执行下一步骤；若否则跳转执行s3；s5，选择完毕，得到选择的节点集；或/和当第一判断分数为h
‑
index，第二判断分数为voterank时，所述有影响力传播者识别方法包括以下步骤：
s1，计算每个节点的h
‑
index值，按h
‑
index值降序排列；s2，根据voterank算法计算每个节点的投票分数，按投票分数降序排列；s3，选择h
‑
index值最大且voterank值最大的节点，并覆盖掉该节点和其邻居节点；若最大且相同的h
‑
index值中有多个voterank值相同的节点，则随机选择一个节点；s4，判断选择的节点数量是否等于所设定的数量，若是，执行下一步骤；若否则跳转执行s3；s5，选择完毕，得到选择的节点集。3.根据权利要求2所述的一种实现复杂网络中有影响力传播者识别方法，其特征在于，所述k
‑
shell值的节点区分公式包括：其中，k
s
表示距离网络相同的k
‑
shell值，表示网络最大的k
‑
shell值，d
ij
表示节点i到节点j的最短距离，j表示网络核心节点集合，即k
‑
shell值最高的节点；表示具有相同k
‑
shell值的节点集合。4.根据权利要求2所述的一种实现复杂网络中有影响力传播者识别方法，其特征在于，所述voterank包括：每个节点可以从邻居中获得投票，每个节点v∈v会被赋予一个元组(s
v
,va
v
)，s
v
表示节点v从邻居节点获得的投票分数，va
v
表示节点v对邻居节点的投票能力，s
v
可被表示为其中n(v)表示节点v的直接邻居集合，va
i
表示节点i对邻居节点的投票能力。5.根据权利要求2所述的一种实现复杂网络中有影响力传播者识别方法，其特征在于，所述h
‑
index包括：节点i的h
‑
index定义为：其中h(
·
)为求节点h
‑
index的函数表示，节点i的邻居节点的度为6.根据权利要求5所述的一种实现复杂网络中有影响力传播者识别方法，其特征在于，所述领域h
‑
index包括：节点i的邻域h
‑
index指数定义为：其中n(i)表示节点i的直接邻居集合，即包含的所有邻居节点，h
j
表示节点j的h
‑
index。7.根据权利要求1所述的一种实现复杂网络中有影响力传播者识别方法，其特征在于，性能指标包括sir和/或平均最短路径l
s
，所述sir包括：首先，设置初始选择的种子节点为感染状态，网络中其他所有的节点为易感状态，在每一时间步，每个感染节点会以β的概率去感染它直接邻居中的易感节点；同时每个感染节点会以γ的概率变为恢复状态，变为恢复状态的节点不会再被感染；
其微分方程为所述感染率定义为其中s表示易感，i表示感染，r表示恢复。8.根据权利要求7所述的一种实现复杂网络中有影响力传播者识别方法，其特征在于，所述sir还包括：感染规模f(t)：感染规模f(t
c
)：其中，n
i(t)
和n
r(t)
分别表示在t时刻感染节点的数量和恢复节点的数量，n表示网络中节点总数。

技术总结
本发明提出了一种实现复杂网络中有影响力传播者识别方法，包括：S1，将第一判断分数降序排列；S2，第二判断分数降序排列；S3，选择第一判断分数最大且第二判断分数最高的节点，并覆盖掉该节点和其邻居节点；若第一判断分数最大且相同的情况下有多个第二判断分数相同的节点，则随机选择一个节点；S4，判断选择的节点数量是否满足所设定值，若是，则执行下一步，若否则执行步骤S3；S5，选择完毕，得到选择的节点集；S6，对性能指标进行展示。本发明能够识别复杂网络中一组最有影响力的节点，并对其指标进行展示。行展示。行展示。


技术研发人员：刘小洋 叶舒 张梦瑶
受保护的技术使用者：重庆理工大学
技术研发日：2021.08.28
技术公布日：2021/11/30