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基于LM-BP神经网络的节点评价指标权重的研究

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针对目前在线社交网络节点评价指标权重难以合理确定的现状,构建了基于LM-BP神经网络的评价指标权重赋权模型.选取度值、特征向量中心性、接近中心性和介数中心性作为评价指标集,采用1个月的facebook数据集构建训练集.采用本文模型所得权重,使用TOPSIS算法评价出《悲惨世界》中的人物节点的重要性,并同PageRank算法得到的结果相比较.结果 表明,获取的评价指标权重合理可行,且具有更高的准确性.
Research on the Weight of Node Evaluation Index Based on LM-BP Neural Network

贾汉、吴旭光

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武警工程大学研究生大队,西安,710086

武警工程大学密码工程学院,西安,710086

LM-BP神经网络 节点评价 指标权重

国家自然科学基金资助项目

61572521

2020

武警工程大学学报
中国人民武装警察部队工程学院

武警工程大学学报

影响因子：0.05
ISSN：2095-3984
年,卷(期)：2020.36(4)
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