基于多阶邻居壳数的向量中心性度量方法

K-壳分解法在度量复杂网络中节点的重要性方面具有重要的理论意义和应用价值.但K-壳方法中,存在大量壳值相等的节点,从而无法精确地比较这些具有相同壳值节点的相对重要性.因此,本文基于网络中节点自身壳值与其多阶邻居的壳值,设计利用向量的形式来表示节点在复杂网络中的相对重要性程度,提出了多阶邻居壳数向量中心性方法,并设计了该中心性向量比较方法.通过在七个真实网络中进行消息传播与静态攻击实验,发现基于多阶邻居壳数向量的中心性方法具有计算复杂度低,能够有效发现具有高传播能力的节点,在传播实验中具有优越的性能.并在静态攻击实验过程中倾向于优先破坏网络中的传播核心结构.多阶邻居壳数向量中心性方法在保留K-壳中心性信息的前提下,极大提高了节点重要性的区别程度,平衡了对节点在复杂网络中联通结构的重要性的度量和对传播结构重要性的度量,因此具有重要理论意义与应用价值.