信息技术2024,Issue(3) :22-27.DOI:10.13274/j.cnki.hdzj.2024.03.004

基于改进PageRank算法的超网络关键节点识别

Identification of key nodes in super-network based on improved PageRank

史峰豪 王欣 潘文林
信息技术2024,Issue(3) :22-27.DOI:10.13274/j.cnki.hdzj.2024.03.004
✕

基于改进PageRank算法的超网络关键节点识别

Identification of key nodes in super-network based on improved PageRank

史峰豪 1王欣 1潘文林1
扫码查看

作者信息

  • 1. 云南民族大学数学与计算机科学学院,昆明 650500
  • 折叠

摘要

针对超网络中关键节点识别算法识别分辨率不足的问题,将在复杂网络领域中利用邻接节点信息获得更好效果的PageRank算法改进并运用到超网络中进行关键节点识别,并实现了超图从关联矩阵到邻接矩阵的转换算法,降低了计算复杂度.文中在真实网络中与超图的超度、节点度、邻接信息熵等指标进行对比,实验结果证明了文中算法能识别出关键节点并且具有较高的分辨率.

Abstract

To solve the problem of insufficient resolution of the recognition algorithm of key nodes in super-network,the PageRank algorithm which uses adjacency node information to get better effect in the field of complex networks is improved and applied to the super-network to identify the key node.Besides,the hy-pergraph from the incidence matrix to the adjacency matrix transformation algorithm is realized,which re-duces the computational complexity.In this paper,we compare with the hypergraph super degree,node de-gree and adjacent information entropy in the real network.The experiment results prove that the proposed algorithm can identify the key nodes and has a better resolution.

关键词

超图/超网络/复杂网络/关键节点/PageRank算法

Key words

hypergraph/super-network/complex network/key nodes/PagaRank algorithm

引用本文复制引用

基金项目

云南省教育厅科研项目(2022J1737)

云南民族大学数学与计算机科学学院研究生科研项目(SJXY-2021-020)

出版年

2024
信息技术
黑龙江省信息技术学会 中国电子信息产业发展研究院 中国信息产业部电子信息中心

信息技术

CSTPCD
影响因子:0.413
ISSN:1009-2552
参考文献量11
段落导航相关论文