复杂网络算法中K-shell与介数中心性算法的实现

复杂网络算法中K-shell与介数中心性算法的实现
邵浩;陈东方;刘欣
【期刊名称】《现代计算机（普及版）》
【年(卷),期】2014(000)006
【摘要】There are many algorithms to compute nodes in a complex network. These algorithms allow people to identify the central quickly to figure out the central figure and topics in a variety of social network. There are some normal centrality indexes like Degree centrality, Between-ness Centrality, Closeness Centrality, Eigenvector Centrality and K-shell. But the modern theories, only refers to algorithms concepts, and it's complex to realize them. The algorithms are mostly proposed for analysis. To solve this situation, gives the algorithm implement about Betweenness Centrality and K-shell.%复杂网络中实现节点的中心性有许多算法，这些算法可以让人们快速识别出各种社交环境中的核心人物与话题。

常用的中心性指标有度中心性，介数中心性、紧密中心性、特征向量中心性和K-shell分解方法。

但是现有的理论中，仅仅提及算法的概念，并且实现的复杂性过高，算法的提及更多是用于分析阶段。

为了解决这个问题，主要提出介数中心性指标和K-shell分解方法的程序实现，以便更好地应用于各种场合。

【总页数】5页(P7-11)
【作者】邵浩;陈东方;刘欣
【作者单位】武汉科技大学计算机科学与技术学院，武汉 430065; 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室，武汉 430065;武汉科技大学计算机科学与技术学院，武汉 430065; 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室，武汉430065;武汉科技大学计算机科学与技术学院，武汉 430065; 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室，武汉 430065
【正文语种】中文
【相关文献】
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