【摘 要】
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优化网络结构以促进信息在网络中传播一直是复杂网络研究的重点,网络中边的聚类特性和扩散特性对信息传播具有重要作用. K-truss分解算法是一种利用边的聚类特性识别网络关键
【机 构】
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南京邮电大学自动化学院,江苏省物联网智能机器人工程实验室,南京邮电大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61672298,61373136);教育部人文社科规划基金项目(批准号:17YJAZH071,15YJAZH016)资助的课题~~
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优化网络结构以促进信息在网络中传播一直是复杂网络研究的重点,网络中边的聚类特性和扩散特性对信息传播具有重要作用. K-truss分解算法是一种利用边的聚类特性识别网络关键节点的算法,然而K-truss算法会受到网络中局部聚类结果 （即相互连接的假核结构）的影响,而这些假核结构里的节点对信息扩散能力通常较弱.为此,本文提出一种衡量边扩散特性的指标,研究发现一些位于网络边缘的边具有很好的扩散性,但这类边的聚类很低,并不利于信息传播.通过同时考虑边的聚类特性和扩散特性之间的制约关系,提出一种信息传播网络结构优化
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