【摘 要】
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度量复杂网络中的节点影响力对理解网络的结构和功能起着至关重要的作用。度、介数、紧密度等经典指标能够一定程度上度量节点影响力, k-shell和H-index等指标也可以应用于评
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院,食品安全大数据技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：61170112）、教育部人文社会科学研究基金项目（批准号：13YJC860006）和北京市教委科学研究面上项目（批准号：KM201410011005）资助的课题.
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度量复杂网络中的节点影响力对理解网络的结构和功能起着至关重要的作用。度、介数、紧密度等经典指标能够一定程度上度量节点影响力, k-shell和H-index等指标也可以应用于评价节点影响力。然而这些模型都存在着各自的局限性。本文基于节点与邻居节点之间的三角结构提出了一种有效的节点影响力度量指标模型（local triangle centrality, LTC）,该模型不仅考虑节点间的三角结构,同时考虑了周边邻居节点的规模。我们在多个真实复杂网络上进行了大量实验,通过SIR模型进行节点影响力仿真实验,证明L
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