基于重叠盒覆盖算法的节点重要度评估

由于单一的节点评估方法存在不足,在融合复杂网络的局部特征以及全局特征前提下,提出了一种基于重叠盒覆盖算法的节点重要度评估方法。该方法利用重叠中心性对网络中的节点进行重要度排序,并且与其他不同中心性方法在复杂网络数据集中的节点排序方法进行比较;利用susceptible-infected(SI)模型模拟不同中心性方法前10个节点的传播能力,在此基础上以肯德尔系数进行比较,肯德尔系数越大表明相关性越高。实验结果表明,与其他中心性方法相比,重叠中心性得到的初始节点集合的累积平均感染能力高于其他中心性方法,并且与SI模型具有较高的相关性,该方法对于节点重要度评估是有效并且可行的。