【摘 要】
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针对社交网络中节点中心性排序算法存在的不足，从网络结构的角度提出了一种准确有效的节点中心性排序算法（CentraRank)。运用新浪微博数据和随机数据的模拟实验证明了算法的可
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71471106);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20133704110003)
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针对社交网络中节点中心性排序算法存在的不足，从网络结构的角度提出了一种准确有效的节点中心性排序算法（CentraRank)。运用新浪微博数据和随机数据的模拟实验证明了算法的可行性和有效性，并根据佩龙一佛罗贝尼乌斯定理证明算法的收敛性。实验结果表明，该算法能够克服其他中心性算法的缺陷，在精度和收敛度方面均有所提升。最后在该算法的基础上提出了一种基于网络结构的边中心性排序优化算法（Edge-Rank)，并验证了算法的正确性。
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