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J-GLOBAL ID：202002271676386652   整理番号：20A0040276

多次隣接シェル数に基づくベクトル中心性メトリック法【JST・京大機械翻訳】

Complex network centrality method based on multi-order K-shell vector

著者 (4件)： Wang Kaili (上海理工大学光電信息与計算机工程学院,上海,200093) ,  Wu Chunxue (上海理工大学光電信息与計算机工程学院,上海,200093) ,  Ai Jun (上海理工大学光電信息与計算机工程学院,上海,200093) ,  Su Zhan (上海理工大学光電信息与計算机工程学院,上海,200093)
資料名： Wuli Xuebao  (Wuli Xuebao)
巻： 68  号： 19  ページ： 229-239  発行年： 2019年 
JST資料番号： B0628A  ISSN： 1000-3290  CODEN： WLHPA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： K-シェル分解法は,複雑なネットワークにおけるノードの重要性を計測する上で重要な理論的意味と応用価値を持つ。しかし、K-殻方法では、大量の殻値が等しいノードが存在するため、これらの同じ殻値を持つノードの相対的重要性を正確に比較できない。そこで、本論文では、ネットワーク中のノード自身の殻値とその多階近隣の殻値に基づいて、ベクトルの形式でノードが複雑ネットワークの中での相対重要度を表現し、多階隣接殻数ベクトル中心性方法を提案し、この中心性ベクトル比較方法を設計した。7つの実ネットワークにおけるメッセージ伝搬と静的攻撃実験を通して,マルチクラス隣接シェル数ベクトルに基づく中心的な方法は計算の複雑さが低く,高い伝搬能力を持つノードを効果的に発見でき,伝搬実験で優れた性能を持つことが分かった。静的攻撃実験の過程において,ネットワークの伝搬コア構造を優先的に破壊する傾向がある。K-シェル中心性情報を保存するために,マルチクラス隣接シェル数ベクトル中心性方法は,ノード重要性の区別程度を大いに改善し,そして,複雑なネットワークにおいてノードが結合する重要性の計測と伝搬構造重要性の計測をバランスさせ,したがって,重要な理論的意味と応用価値を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算量 ,  *ベクトル ,  ネットワーク ,  コア構造 ,  分割法
準シソーラス用語： 複雑ネットワーク ,  *ホップ数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数理物理学  (BA03000W)

タイトルに関連する用語 (3件)： シェル ,  ベクトル ,  メトリック