【摘 要】
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对复杂网络中一组影响力节点的识别进行研究,一个关键且充满挑战性的问题是如何在精度和时间复杂度之间取得很好的权衡。考虑到节点间相互作用,提出了评估节点影响力大小的启
【基金项目】
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江苏省产学研合作项目基金No.BY2015019-30~~
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对复杂网络中一组影响力节点的识别进行研究,一个关键且充满挑战性的问题是如何在精度和时间复杂度之间取得很好的权衡。考虑到节点间相互作用,提出了评估节点影响力大小的启发式中心性指标——局部集体影响指标（local collective influence index,LCII）,并设计了影响力节点识别的局部集体影响排序算法（local collective influence rank algorithm,LCIR）。该算法时间复杂度虽低,但具有一定的局限性,其所选取影响力节点的数目与网络的异质性有关,在某些
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