【摘 要】
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识别网络中的关键节点对研究网络的拓扑结构及功能特性具有重要的实际应用价值。基于超图的超网络拓扑结构为超图，由于超图中的超边可以包含任意数量的节点，使得超网络能够清晰明了地表达出多元、多维、多准则的复杂关系。为了更好地挖掘超网络中的关键节点，基于超图理论及性质，提出超图中的邻接结构熵识别超网络中的关键节点，该方法通过研究节点及其直接与间接节点间的关系，利用节点信息熵刻画不同节点在超网络中的重要性。其
【基金项目】
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国家自然科学基金（61663041）；
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识别网络中的关键节点对研究网络的拓扑结构及功能特性具有重要的实际应用价值。基于超图的超网络拓扑结构为超图，由于超图中的超边可以包含任意数量的节点，使得超网络能够清晰明了地表达出多元、多维、多准则的复杂关系。为了更好地挖掘超网络中的关键节点，基于超图理论及性质，提出超图中的邻接结构熵识别超网络中的关键节点，该方法通过研究节点及其直接与间接节点间的关系，利用节点信息熵刻画不同节点在超网络中的重要性。其优势在于不仅考虑了超网络中节点自身的性质，也融合了邻居节点的影响力，且由于该算法只利用节点的局部属性，故其复杂度较低。并通过对科研合作超网络进行的实证分析，结果表明邻接结构熵能够准确有效地识别超网络中的关键节点，为今后研究超网络中的关键节点以及研究超网络的拓扑结构提供一定的借鉴和参考。
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