亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Identifying influential nodes in social networks: Centripetal centrality and seed exclusion approach

中心性 向心力 中间性中心性 网络拓扑 计算机科学 启发式 网络科学 最大化 节点(物理) 拓扑(电路) 复杂网络 数学优化 数据挖掘 数学 人工智能 工程类 计算机网络 统计 结构工程 组合数学 物理 万维网 机械
作者
Yan Wang,Haozhan Li,Ling Zhang,Linlin Zhao,Wanlan Li
出处
期刊:Chaos Solitons & Fractals [Elsevier BV]
卷期号:162: 112513-112513 被引量:29
标识
DOI:10.1016/j.chaos.2022.112513
摘要

Identifying influential nodes in a network is vital for the study of social network structure and to facilitate the dissemination of requisite information. The challenge we address is that, given a complex network, which nodes are more important? How can a group of disseminators be identified and selected to maximize any given field of influence? A series of centrality measures are proposed from different perspectives based on the topology of nodes. However existing methods suffer from problems that are intrinsic to singular consideration of node topology information, and they neglect the connection relationship between nodes when filtering the spreaders, resulting in imprecise evaluation results and limited spread scale. To solve this issue, this paper proposes a new centrality, inspired by the centripetal force formula. Centripetal centrality combines global, and local, as well as semi-local topological information about the nodes resulting in a more comprehensive evaluation. For the problems related to influence maximization, we propose a heuristic algorithm called seed exclusion (SE) that filters propagators. To demonstrate the performance of the proposed measures, we conducted experiments on both real-world and synthetic networks by comparing distinct metrics, improvements in network efficiency, the propagation of nodes under the SIR model and the average shortest distance between spreaders. The experimental results show that the proposed centripetal centrality is more accurate and effective than similar measures, while comparison with baselines the SE algorithm significantly improves spread speed and infection scale.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
汉堡包应助如沐春风采纳,获得10
8秒前
17秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
21秒前
yx_cheng应助科研通管家采纳,获得10
27秒前
yx_cheng应助科研通管家采纳,获得10
27秒前
yx_cheng应助科研通管家采纳,获得10
27秒前
35秒前
如沐春风发布了新的文献求助10
40秒前
coolplex完成签到 ,获得积分10
53秒前
打打应助风中的雅柏采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
比比谁的速度快应助www采纳,获得10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
Leah发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
Liufgui应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
科研通AI2S应助lalalatiancai采纳,获得10
2分钟前
如沐春风发布了新的文献求助50
2分钟前
www发布了新的文献求助10
2分钟前
www完成签到,获得积分10
2分钟前
cyj完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
Orange应助如沐春风采纳,获得10
3分钟前
Jason发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
比比谁的速度快应助Jason采纳,获得10
3分钟前
lalalatiancai发布了新的文献求助10
3分钟前
超男完成签到 ,获得积分10
3分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
3分钟前
4分钟前
焦糖泡芙塔给焦糖泡芙塔的求助进行了留言
4分钟前
自信寻真发布了新的文献求助10
4分钟前
Benhnhk21完成签到,获得积分10
4分钟前
yx_cheng应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Social Research Methods (4th Edition) by Maggie Walter (2019) 2390
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
北师大毕业论文 基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 390
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 360
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4008199
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3548001
关于积分的说明 11298620
捐赠科研通 3282865
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1810238
邀请新用户注册赠送积分活动 885957
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 811188