网络中节点重要性评价
几种衡量网络中节点的重要性的方法
⼏种衡量⽹络中节点的重要性的⽅法据Li Yang等⼈的总结了四种衡量⽹络中⼀个节点的重要程度的⽅法：1. Degree Centrality对⽆向图来说，节点v的degree就是它的直接邻居节点数量。
2. Closeness Centrality节点v的closeness就是v到其他各个节点的最短路径的长度之和的倒数。
也就是说如果v到各个节点的路径越短，则closeness越⼤，说明v越重要。
3. Betweenness Centrality节点v的Betweenness 就是图中任意两个节点对之间的最短路径当中，其中经过v的最短路径的所占的⽐例，也就是说经过v的最短路径越多，v越重要。
4. Eigenvector Centrality另外，作者“赵澈”介绍了其他⼏种，并对Closeness和Betweenness作了如下解释，⾮常好懂。
到此先让我们总结⼀下，如果要衡量⼀个⽤户在关注⽹络中的“重要程度”，我们可以利⽤这⼏种指标：该⽤户的粉丝数，即⼊度（In-degree）该⽤户的PageRank值该⽤户的HITS值【、】它们在⽹络分析中也可被归为同⼀类指标：点的中⼼度（Centrality）。
但我们发现，其实三种指标所表达的“重要”，其含义是不完全⼀样的，同⼀个⽹络，同⼀个节点，可能不同的中⼼度排名会有不⼩的差距。
接下来请允许我介绍本项⽬中涉及到的最后两种点的中⼼度：点的近性中⼼度（Closeness Centrality）：⼀个点的近性中⼼度较⾼，说明该点到⽹络中其他各点的距离总体来说较近，反之则较远。
假如⼀个物流仓库⽹络需要选某个仓库作为核⼼中转站，需要它到其他仓库的距离总体来说最近，那么⼀种⽅法就是找到近性中⼼度最⾼的那个仓库。
点的介性中⼼度（Betweenness Centrality）：⼀个点的介性中⼼度较⾼，说明其他点之间的最短路径很多甚⾄全部都必须经过它中转。
假如这个点消失了，那么其他点之间的交流会变得困难，甚⾄可能断开（因为原来的最短路径断开了）。
通信网络各节点和链路重要性的客观评估方法
（ ｉａ Ｃ ｍ ｕ ，Ｈ ｒｉ ｓｔｔ ｏ ｅｈ ｏ ｇ ，Ｗｅ ａ ２ ４ ０ ，Ｃ ｉａ Ｗｅ ｉ ａ ｐ ｓ ａｂｎＩ ｔｕｅ ｆ ｃ ｎｌ ｙ ｈ ｎｉ Ｔ ｏ ｉ ｉ ６ ２ ９ ｈｎ ） ｈ
Ａｂｓｒ ｃ ：Ｉ ｒ ｅ ｏ ｅ ａ ｕ ｔ ｈ ｉ ｎ ｆ ａ ｃ ｆｅ ｃ ｏ ｎ ｉ ｋ ｏ ｏ ｔ ａ ｔ ｎ ０ ｄ ｒ ｔ ｖ ａｅ ｔ ｅ ｓｇ ｉ ｃ ｎ ｅ ｏ ａ ｈ ｎ ｄｅ ａ ｄ ｌｎ ｆａ ｃ ｍｍｕ ｉａｉ ｎ ｎｅｗｏ ｋ ｌ ｉ ｎｃ ｔ ｔ ｒ ｏ
节点和链 路 重要性 大小 的排 序 结果 。
关键词 ： 通信 网； 可靠性 ； 由算法； 路 交换节点； 传输容量 中图分 类 号 ：Ｎ ９ ５ ０ 文献 标识 码 ： 文 章编 号 ：０ ５—９ ３ （ ０ ６ ０ ０ ４ ０ Ｔ １ ．２ Ａ １０ ８ ０ ２ ０ ） ６— ７ ８— ７
基于熵的节点重要度评估方法
基于熵的节点重要度评估方法作者：潘想想姚红光来源：《计算机时代》2023年第12期摘要：针对网络中关键节点识别问题，提出一种基于熵的有向加权网络节点重要度评估方法，即EnRank算法。
通过定义有向加权网络中各个节点吸引率AR和传输率TR，运用熵法对节点的度、吸引率和传输率进行综合运算，从而得出有关于节点重要性综合评价指标。
该算法既考虑了节点本身的重要性，也考虑了相邻节点对其相对重要性。
经过对ARPA网络及社交网络连锁故障仿真实验，验证了该方法的可靠性。
关键词：节点重要性；熵法；有向加权网络； EnRank算法中图分类号：O157.5 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2023）12-01-04Entropy based node importance evaluation methodPan Xiangxiang， Yao Hongguang（School of Air Transport， Shanghai University of Engineering Science， Shanghai 201600，China）Abstract： Aiming at the problem of identifying key nodes in a network， an entropy based network node importance evaluation method， namely EnRank algorithm， is proposed. By defining the attraction rate AR and the transmission rate TR of each node in the directed weighted network，the degree， attraction rate and transmission rate of the node are comprehensively calculated by entropy method， and the comprehensive evaluation index of node importance is obtained. The algorithm considers both the importance of nodes themselves and the relative importance of neighboring nodes. The reliability of the method is verified by simulation experiments on ARPA network and social network.Key words： node importance; entropy method; directed weighted network; EnRank algorithm0 引言近年來，复杂网络的理论研究吸引了来自复杂性科学、信息科学、经济学、社会学、生物信息学等相关领域的大量研究者。
网络中心节点的重要性度量方法
网络中心节点的重要性度量方法在网络中，中心节点是连接其他节点的重要枢纽，其在网络结构和功能上都具有重要的作用。
如何准确地量化中心节点的重要性是网络分析和数据挖掘领域的热门问题之一。
本文将介绍一些常见的网络中心节点的重要性度量方法。
一、度中心性（Degree Centrality）度中心性是最基础的网络中心节点的重要性度量方法之一，它以节点度数为基础，直接计算节点在网络中的重要性。
具有高度中心性质的节点往往连接着大量其他节点，如社交网络中的明星用户。
因此，度中心性可以用来评估节点在网络中的影响力和覆盖范围。
其计算方式如下：$C_D(v)=\frac{deg(v)}{N-1}$其中，$C_D(v)$表示节点$v$的度中心性，$deg(v)$表示节点$v$的度数，$N$表示网络中节点的数量。
二、接近度中心性（Closeness Centrality）接近度中心性是一种连接最短路径长度的网络中心节点的重要性度量方法。
该方法用节点到其他节点的最短路径长度之和表示其接近度，值越大表示节点距离其他节点越近。
具有高接近度中心性的节点可以更快地传递信息和影响其他节点，因此在物流配送和交通运输等领域有很多应用。
其计算方式如下：$C_C(v)=\frac{1}{\sum_{i \neq v}d(i,v)}$其中，$C_C(v)$表示节点$v$的接近度中心性，$d(i, v)$表示节点$i$到节点$v$的最短路径长度。
三、介数中心性（Betweenness Centrality）介数中心性是一种基于节点在其他节点间最短路径上出现次数的网络中心节点的重要性度量方法。
该方法考虑了节点在网络中的位置和连接方式，可以分析节点在信息的传播和威胁扩散中的作用。
高介数中心性的节点在网络中充当了桥梁或关键路径的角色，有助于信息扩散和传输。
其计算方式如下：$C_B(v)=\sum_{s \neq v \neq t \in V}\frac{\sigma_{st}(v)}{\sigma_{st}}$其中，$C_B(v)$表示节点$v$的介数中心性，$\sigma_{st}$表示节点$s$到节点$t$的最短路径数量，$\sigma_{st}(v)$表示节点$s$到节点$t$的最短路径经过节点$v$的数量。
网络中节点重要性评价
社会网络分析
3.计算 用gst,i 表示节点对s和 t最短路径经过i点的路径
数，nst表示节点s和节点t之间存在所有最短路 径的路径数，则节点i的中间中心度：
复杂网络
网络流中心性（Flow Centrality) 1.定义 是按照节点在网络流中起到的作用来衡量节点
的重要性，他只强调节点的参与程度，而不要 求一定是最优化，因此他只是中间中心性方法 的一种推广，把节点对其他非最短路策略下的 参与也计算在内。
复杂网络
节点孤立法
当某个节点在被破坏或是失效时，该节点无法 与其他节点连通，但是不能像其他节点融合法 或是节点删除法那样，忽略它对网络的影响。 因为其他节点仍然尝试与该节点连通，会增加 一定的网络负担，使得网络通信的总路径增加。
复杂网络
信息搜索领域、互联网 PageRank算法 HITS算法
复杂网络
复杂网络
节点删除法：
利用网络的连通性来反映系统某种功能的完整 性。
通过度量节点(集)被删除后对网络连通的破坏 程度来定义其重要性的。即“破坏性等价于重 要性”。对网络连通的破坏程度越大，被删除 的节点(集)越重要。
复杂网络
系统中节点(集)的删除还会影响到系统的一些 其他指标，也可以通过计算这些指标的性能变 化来度量节点的重要性。
力，即考察此人的间接社会关系。
社会网络分析
3.计算
社会网络分析
特征向量中心度（Eigenvector centrality ） 1.定义 节点的中心化测试值由周围所有连接的节点决
定，即一个节点的中心化指标应该等于其相邻 节点的中心化指标之线性叠加。 2.意义 分析这种通过与具有高度值的相邻节点所获得 的间接影响力
基于马氏链的网络节点重要性评价方法
Ｖ ＯＩ ． １ ８ ＮＯ． ２
Ａｐ ｒ ｉ ｌ ，２ ０ １ ３
基 于 马 氏链 的 网络 节点 重要 性评 价方 法
朱浩 ， 张玉， 柏 诗 玉
（ 解 放 军 电子 工程 学 院 ，安 徽 合 肥 ２ ３ ０ ０ ３ ７ ）
摘要 ｔ针 对 网络攻击 与 防御 中资源分 配 时需对 网络节 点进行 重要 性评 估 的问题 ，提 出了基于 网络 拓扑 图的马 氏链
模 型 。 并 指 出 若 网 络 中存 在 经 过 奇 数 次 跳 转 能够 回 到 自 己 的 节 点 时 ， 此 网 络 图 的 马 氏 链 就 是 遍 历 的 ，且 其 极 限 概 率 为
该节 点的度 比上 所有 节点度 之和 。然后 根据 上述模 型 ，提出把 其它节 点 以最短 路径 到达该 节点概 率之 和作 为节 点重要 性评 判指标 。最 后进 行 了实 验分 析 ，实验证 实 了所建模 型 的正确 性 ，以及节 点重要 性评 价算法 的准确 性 。 关键词 通 信 网；重 要性 ；马 氏链 ；遍 历性 中圈分 类号 ：Ｔ Ｎ９ １ ；Ｎ９ ４ 文 献标识 码 ；Ａ
坏性 ” 。
＂
文献【 ４ ， ５ ］ 的方 法 就 属 于 系 统 科 学 方 法 ，它 们 利 用 删 除 节 点 ， 比 较 网络 性 能变 化 的方 法 来 确 定 节 点 的 重要 性 ，这 种 各 个 节 点单 独 分 析 的方 法 需 要 解 决 由于节 点移 除 导 致 的网 络 拓 扑 结构 变 化 甚 至 被 分 割 的 问题 。节 点 的度 和 介 数 分 析 方 法 都属 于 社 会 科 学 分 析 方 法 ，而 节 点 的度 只强 调 节 点 与邻 接 节 点建 立 的边 数 ，忽 视 了节 点 间影 响 ； 介 数描 述 了节 点对 网络 其 他 节 点对 之 间 的信 息 控 制 能 力 ，却无 法调 和 局
社会学中的网络社交关系分析技巧
社会学中的网络社交关系分析技巧随着社交媒体的普及和互联网的发展，网络社交关系成为社会学研究的新领域。
对于社会学家来说，掌握网络社交关系分析技巧是进行准确研究的重要基础。
本文将介绍一些社会学中的网络社交关系分析技巧，帮助读者更好地了解和应用这一领域。
一、节点分析在网络社交关系中，节点是指网络上的个体。
节点分析是社会学家常用的一种分析方法，可以帮助研究者了解个体在网络中的地位和影响力。
1.度中心性分析度中心性是指一个节点与其他节点之间的连接数量。
一个节点的度中心性越高，表示其在网络中的联系较多。
社会学家可以通过度中心性分析来确定网络中的核心节点和边缘节点，从而理解网络中的权力结构和信息传播路径。
2.接近度中心性分析接近度中心性是指一个节点与其他节点的距离。
一个节点的接近度中心性越高，表示其在网络中的联系越紧密。
通过接近度中心性分析，社会学家可以了解节点之间的信息传递速度和传播路径，从而帮助研究者更好地解读网络中的社会互动。
二、社团分析社团分析是通过识别网络中的社团或群体，帮助研究者了解网络中的结构和组织形式。
1.模块度分析模块度是衡量网络中社团性质的指标。
社会学家可以通过模块度分析来判断网络中的社团数量和各社团之间的联系程度。
这有助于我们理解网络中的子群体和他们之间的互动关系。
2.社团检测算法社团检测算法是一种自动化的方法，用于识别网络中的社团结构。
常用的社团检测算法包括Louvain算法、GN算法等。
社会学家可以借助这些算法来提取网络中的社团信息，并对其进行进一步分析研究。
三、影响力分析影响力分析是社会学中的重要研究方向，网络社交关系中也有相应的分析方法。
1.中介中心性分析中介中心性是指一个节点在网络中作为信息传递媒介的能力。
具有高中介中心性的节点在信息传播中起到了关键的作用。
社会学家可以通过中介中心性分析来识别网络中的信息传播关键节点，从而更好地理解网络中的影响力传播机制。
2.节点重要性分析节点重要性是指一个节点在网络中的地位和影响力。
异质网络中节点重要性评估和社区发现方法比对
异质网络中节点重要性评估和社区发现方法比对异质网络（Heterogeneous Network）是一个包含多种类型节点和边的复杂网络，节点之间的关系包括不同类型的关系，如作者和论文、用户和商品等。
在异质网络中，节点的重要性评估和社区发现变得尤为重要，因为这有助于我们理解网络的结构和功能，促进信息传播、个性化推荐和社交网络分析等应用。
本文将对异质网络中节点重要性评估和社区发现方法进行比对和探讨。
节点重要性评估是确定网络中节点重要性或影响力的过程。
在异质网络中，节点可以分为不同类型，比如用户节点、商品节点、作者节点等。
因此，传统的节点中心性指标（如度中心性、介数中心性）可能不适用于异质网络。
为了解决这个问题，研究者们提出了一系列基于异质网络的节点重要性评估方法。
一种常用的方法是基于路径的节点重要性评估. 在异质网络中，路径可以由不同类型的边连接起来，比如用户-商品-用户之间的路径。
例如，通过计算节点对之间的最短路径或具有特定关系的路径的数量，可以衡量节点之间的联系和重要性。
此外，还有一些基于随机游走模型的节点重要性评估方法，例如PageRank算法可以用于计算节点的重要性。
除了路径和随机游走模型，图神经网络（Graph Neural Network，GNN）也是一种用于节点重要性评估的有效工具。
GNN是一种可以学习节点表示的机器学习方法，它可以通过聚合邻居节点信息来推断节点的重要性。
GNN在异质网络中的应用非常广泛，可以探索节点之间的复杂关系，获得更准确的节点重要性评估结果。
在社区发现方面，也存在很多方法可以用于异质网络的社区发现。
传统的社区发现方法（如基于模块度的方法）可能不适用于异质网络，因为这些方法通常假设节点之间的边是同质的，而在异质网络中，节点之间的边可能是不同类型的。
因此，我们需要开发适用于异质网络的社区发现方法。
一种常用的方法是基于节点相似性的社区发现。
通过计算节点之间的相似性度量，可以将相似性高的节点分为同一个社区。
网络传播过程中的节点重要性度量
网络传播过程中的节点重要性度量在复杂网络的传播过程中，找到最有影响力的传播者对于控制系统的传播力和确保信息的有效扩散等方面有着十分重要的意义。
而即使对于同一动力学过程，不同的度量方法（如度、聚类系数等）在判断重要节点时往往有着不同的结果。
这篇文章介绍了八种不同的节点重要性度量方法，并在四种不同的实际网络中进行了流行病传播的模拟，通过计算这八种指标与节点传播能力的相关性来判断哪种方法更适合。
结果表明，特征向量中心性是与流行病传播相关性最强的度量方法，其次，度、接近中心性与k核也能很好地衡量流行病传播过程中的节点重要性。
关键词：复杂网络，节点重要性，流行病传播第一章引言在复杂网络的传播过程中，一般地，人们认为中心性较强的节点相比其他节点可以更快并且更大范围地将他们的影响扩散到整个网络中去，我们可以以此为依据判断网络中重要的节点。
目前，已经有许多用来度量网络传播过程中的节点重要性的方法被提出和被验证，但它们的结论并不一致，事实上，根本没有一个统一的方法来定义节点的“重要性”，每一个度量方法都是考虑了网络中一个特定的性质提出的，它们有着各自的优势和缺陷。
比如，介数和接近中心性是基于节点对之间的最短距离提出的，它们充分考虑了路径长度对于网络传播的影响，却在一定程度上忽略了其他可能的通路。
K核分解能找到网络中的hub集团，但也可能会忽略一些连接数较少却相对重要的节点。
为了验证在实际网络的传播过程中，哪些节点中心性度量方法在判断网络中最重要的传播者时更可靠，做了本次模拟和计算。
在这篇文章中，首先介绍了复杂网络研究背景，回顾了网络理论发展的历程，接着指出了度量网络传播过程中的节点重要性的现实意义，介绍了八种常见的中心性度量方法，它们分别是度中心性、平均邻居度、接近中心性、介数中心性、特征向量中心性、聚类系数、K核、网页排序。
为了说明在实际网络的传播过程中，这八种中心性量度在衡量节点的重要性问题上的可靠程度，接着在四个不同的实际网络中分别计算了它们与节点传播能力的相关性，其中节点的传播能力通过各节点流行病SIR传播后网络中康复者个数所占的比例来表示。
复杂网络重要节点识别方法研究
复杂网络重要节点识别方法研究复杂网络是指由大量节点和连接构成的非线性系统，它们在真实世界中广泛存在，例如社交网络、蛋白质相互作用网络、电力系统、航空网络等。
在这些网络中，有一些节点的重要性比其他节点更高，被称为“重要节点”。
在这篇文章中，我们将介绍一些复杂网络重要节点识别方法的研究。
一、中心性指标中心性指标是衡量节点在网络中的重要性的量化指标。
常见的中心性指标有度中心性、接近度中心性、介数中心性和特征向量中心性等。
1.度中心性网络中一个节点的度是指其直接连接的节点数。
一个节点的度中心性等于这个节点的度数。
这个指标适用于评估网络节点在分布与流动情况下的重要性。
例如，在社交网络中，度中心性高的节点通常是那些具有更多朋友的人，这些人在社交网络中具有更大的影响力。
2.接近度中心性网络中一个节点的接近度定义为这个节点到其他所有节点的距离之和的倒数。
一个节点的接近度中心性等于所有其他节点与该节点的距离之和的倒数。
这个指标适用于评估网络节点与其他节点的联系紧密程度。
例如，在电力系统中，一个供电站的接近度中心性可以用于评估其在整个电网中的重要性。
3.介数中心性网络中一个节点的介数是指所有最短路径经过这个节点的次数。
一个节点的介数中心性等于所有其他节点对这个节点的介数之和。
这个指标适用于评估网络节点在信息传递中的重要性。
例如，在网络流行病传播的研究中，一个人的介数中心性可以用于评估他/她在疾病传播中的作用。
4.特征向量中心性网络中一个节点的特征向量中心性是该节点在网络中的邻接矩阵的特征向量分量，其数值表示该节点在所有网络中的重要程度。
与其他三个指标不同的是，特征向量中心性考虑了节点所连接的节点的权重。
这个指标适用于评估网络节点在关键任务中的重要性。
中心性指标的优缺点中心性指标受网络拓扑结构和节点之间的连接方式的影响。
在一些实际网络中，如社交网络和互联网等，存在大量的长尾节点，它们的度中心性、介数中心性、接近度中心性和特征向量中心性都很低。
复杂网络中节点重要性的评估方法
复杂网络中节点重要性的评估方法在当今这个高度互联的世界中，复杂网络无处不在。
从互联网的拓扑结构到社交网络中的人际关系，从生物体内的基因调控网络到交通网络中的道路节点，复杂网络深刻地影响着我们的生活和社会的运行。
在这些复杂网络中，确定节点的重要性是一个至关重要的问题，它不仅有助于我们理解网络的结构和功能，还能为许多实际应用提供指导，比如疾病传播的防控、信息传播的控制、关键基础设施的保护等。
那么，如何评估复杂网络中节点的重要性呢？这并不是一个简单的问题，因为节点的重要性可能取决于多个因素，而且不同的网络可能需要不同的评估方法。
下面，我们将介绍几种常见的评估方法。
一种常见的方法是度中心性（Degree Centrality）。
度是指一个节点与其他节点相连的边的数量。
在一个网络中，度越大的节点，通常被认为越重要。
例如，在社交网络中，拥有大量朋友的人可能具有更大的影响力；在交通网络中，连接多条道路的交叉口可能更容易出现拥堵，因此也更加重要。
度中心性的计算非常简单直观，但其缺点是它只考虑了节点的直接连接，而忽略了网络的全局结构。
另一种方法是介数中心性（Betweenness Centrality）。
介数是指网络中所有最短路径中经过某个节点的数量比例。
如果一个节点在许多最短路径上，那么它对信息或物质的传输起着关键的桥梁作用，因此具有较高的重要性。
例如，在航空网络中，某些机场可能是许多航线的中转点，它们的介数中心性较高，一旦出现故障，可能会对整个网络的运行造成较大影响。
然而，介数中心性的计算复杂度较高，对于大规模网络的计算可能会比较困难。
接近中心性（Closeness Centrality）也是一种常用的评估方法。
它基于节点到其他所有节点的距离之和。
接近中心性高的节点能够快速地与网络中的其他节点进行交互，在信息传播或资源分配等方面具有优势。
例如，在一个组织内部的沟通网络中，与其他成员距离较近的人能够更迅速地获取和传递信息。
基于复杂网络理论的大型换热网络节点重要性评价
2017年第36卷第5期 CHEMICAL INDUSTRY AND ENGINEERING PROGRESS·1581·化 工 进展基于复杂网络理论的大型换热网络节点重要性评价王政1，孙锦程1，刘晓强1，姜英1，贾小平2，王芳2（1青岛科技大学化工学院，山东 青岛 266042；2青岛科技大学环境与安全工程学院，山东 青岛 266042） 摘要：鉴于换热网络大型化和流股间复杂关系，使得换热网络换热器节点重要性的研究显得越来越重要，对其控制和安全运行的工程实践方面具有指导意义。
本文以大型换热网络为研究对象，将换热器抽象为节点，换热器之间的干扰传递抽象为边，构造网络拓扑结构。
在复杂网络理论的基础上，提出了评价大型换热网络节点重要性的策略和模型。
首先，从网络的点度中心性、中间中心性、接近中心性和特征向量中心性等网络拓扑结构属性出发，依据多属性决策方法对网络节点重要性进行综合评价；其次，考虑换热网络的方向性，基于PageRank 算法对该网络进行节点重要性评价研究。
综合两个算法的计算结果得出最终结论。
案例分析表明：该研究方法是有效的，可从不同的角度全面评价换热网络的节点重要性，丰富了换热器节点重要性评价的相关理论。
关键词：换热网络；复杂网络；节点重要性；多属性决策；PageRank 算法中图分类号：X92 文献标志码：A 文章编号：1000–6613（2017）05–1581–08 DOI ：10.16085/j.issn.1000-6613.2017.05.004Evaluation of the node importance for large heat exchanger networkbased on complex network theoryWANG Zheng 1，SUN Jincheng 1，LIU Xiaoqiang 1，JIANG Ying 1，JIA Xiaoping 2，WANG Fang 2（1College of Chemical Engineering ，Qingdao University of Science and Technology ，Qingdao 266042，Shandong ，China ；2College of Environment and Safety Engineering ，Qingdao University of Science and Technology ，Qingdao266042，Shandong ，China ）Abstract ：Because of the complexity of large-scale heat exchanger network ，it is important to investigate the importance of heat exchanger nodes in heat exchanger network. It can provide guidance for the control and safe operation of heat exchanger networks ，as well as engineering practices. In this paper ，the network topology structure of large-scale heat exchanger network was constructed by treating heat exchangers as nodes and treating the transfer of interference between heat exchangers as edges. Based on the complex network theory ，the strategies and models for evaluating the node importance of the heat exchanger network were proposed. Firstly ，the importance of nodes were evaluated by the multi-attribute decision method based on the degree centrality, betweenness ，closeness and eigenvector centralities. Next ，considering the direction of case heat exchanger network ，PageRank algorithm was used to evaluate the importance of nodes. Considering the results from these two algorithms ，the final results were obtained. The case analysis showed that the strategy is effective and it can evaluate the node importance from different views ，which will enrich the node importance evaluation theory for heat exchanger network.Key words ：heat exchanger network ；complex network ；node importance ；multi-attribute decision ；PageRank algorithm第一作者及联系人：王政（1968—），男，博士，副教授，硕士生导师，主要研究过程系统工程。
基于科研合作网的网络模型研究和节点重要度判定分析
基于科研合作网的网络模型研究和节点重要度判定分析建立引用或共同作者网络并给出检索概率是衡量学术研究的方法之一。
20世纪的数学家Paul Erd s有500多个合著论文者，且发表了1400篇研究论文。
数学家们经常通过分析Erd s 的强大的合著网络来测定自己与Erd s的差距。
本文通过分析与Erdos合作过的合作者网络的属性，证实了此网络具有无标度网络特征。
分析网络中节点的度中心性、介数中心性和接近中心性，得到他们之间的关联，并得出在此类网络中的节点重要度判定方法。
标签：复杂网络合作者网络度中心性介数中心性接近中心性20世纪60年代，由著名数学家Erdos和Renyi提出的ER随机图模型开启了复杂网络理论研究的大门。
1998年，Watts和trogatz引入了小世界网络模型，以描述从完全规则网络到完全随机网络的转变。
1999年Barabasi和Albert指出：许多实际的复杂网络的连接度分布具有幂律形式，该类网络被称为无标度网络。
无标度网络的节点度分布服从幂律分布，无标度网络的连接分布极不均匀，网络中大量节点拥有少量的连接，而少量节点却拥有网络的大多数连接。
现实世界中许许多多的复杂网络，如Internet、邮件系统、科研合作网络、新陈代谢系统、食物链、社会关系网等，都是无标度或小世界的网络。
[1-5]一、网络模型的建立与网络拓扑特性笔者从Erdos合作者关系中（https：///users/grossman/enp/Erdos1.html）获得了与Erdos合作者的文档资料，构建了一个与Erdos直接合作的合作者之间的网络。
我们将里面的每一位作者视为顶点，如果两个作者曾经合作发表过论文，那么他们之间就有一条边相连。
我们用从18000个关系中提取出511个节点，得到这511个节点的邻接矩阵即合作者网络。
并通过计算得到了网络的平均度、网络密度、平均长度、聚类系数和度分布。
（见表1）二、合作者网络中节点的重要程度我们考虑各个节点在Erdos1网络中连接重量级作者不同，我们从三个影响因子对他的影响出发判断此网络中的节点的重要程度。
ucinet核心度公式
ucinet核心度公式UCINet核心度公式是一种用于分析网络中节点重要性的指标。
UCINet是一种广泛使用的社会网络分析软件，它提供了多个核心度指标，帮助研究人员理解和评估网络中各个节点的中心性。
UCINet核心度公式的计算基于节点在网络中的连接情况。
以下是UCINet中几种常用的核心度公式：1. 度中心性（Degree Centrality）：度中心性衡量了节点与其他节点之间的连接数量。
度中心性越高，表示节点在网络中具有更多的连接。
例如，若某个节点的度中心性为10，说明该节点与其他节点均有10条连接。
2. 接近中心性（Closeness Centrality）：接近中心性衡量了节点与其他节点之间的距离。
距离是节点之间路径的长度，接近中心性越高表示节点与其他节点之间的距离越短。
若某个节点的接近中心性为0.5，说明该节点与其他节点的平均距离为2。
3. 中介中心性（Betweenness Centrality）：中介中心性衡量了节点在网络中作为信息传递的桥梁的程度。
中介中心性越高，表示节点在信息传递中扮演着更重要的角色。
例如，如果某个节点的中介中心性为0.3，说明该节点在网络中的信息传递中有30%的比例经过它。
4. 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）：特征向量中心性结合了节点自身的重要性和邻居节点的重要性。
节点与重要节点的连接会使得该节点的特征向量中心性提高。
如果一个节点连接到多个重要节点，那么它的特征向量中心性将更高。
UCINet核心度公式的计算可以帮助研究人员了解网络中节点的重要性和影响力。
这些指标可以被应用于各种领域，如社交网络分析、组织网络分析等。
准确理解和运用UCINet核心度公式将有助于深入研究网络中节点的角色和影响，并为进一步分析和决策提供支持。
影响节点的因素分析
影响节点的因素分析
影响节点的因素可以分为以下几个方面：
1. 节点的重要性：节点的重要性是指对整个网络的影响程度。
常用的度中心性、介数中心性、接近中心性等指标可以用来衡量节点的重要性。
2. 节点的度：节点的度是指与该节点相连接的边的数量。
节点的度越高，则表示它与其他节点之间的联系越多，对整个网络的信息传播和影响力可能更大。
3. 节点的位置：节点的位置是指节点在网络中的位置和结构。
例如，节点的位置是否属于网络的核心部分，是否属于网络的边缘部分等，都可能影响节点的影响力。
4. 节点的属性：节点的属性是指节点的特征和性质。
例如，节点的属性可以包括节点的年龄、性别、地理位置等信息，这些属性可能会影响节点在网络中的行为和影响力。
5. 节点间的连接关系：节点间的连接关系是指节点之间的边或链接。
节点之间的连接关系可以是直接连接，也可以是间接连接，这些连接关系可能会影响节点的传播能力和影响力。
6. 节点的行为和决策：节点的行为和决策是指节点在网络中的行为和决策。
节
点的行为和决策可能会受到节点自身的偏好、效用函数等因素的影响，从而影响节点的传播能力和影响力。
综上所述，节点的重要性、节点的度、节点的位置、节点的属性、节点间的连接关系、节点的行为和决策等因素都可以影响节点在网络中的传播能力和影响力。
社交网络分析中的节点中心性指标及应用研究
社交网络分析中的节点中心性指标及应用研究社交网络分析是一种研究社交关系的方法，它通过分析社交网络中的节点和边，揭示人际关系的结构和演化规律。
在社交网络分析中，节点中心性指标是评估节点在网络中的重要性和影响力的重要工具。
本文将介绍几种常用的节点中心性指标，并探讨其在社交网络中的应用研究。
一、度中心性（Degree Centrality）度中心性是最简单的节点中心性指标之一，它衡量了节点在社交网络中的连接程度。
度中心性通过计算节点的度来评估其在网络中的重要性，节点的度是指其与其他节点直接相连的边的数量。
度中心性可以识别出在社交网络中具有最多连接的节点，这些节点通常具有较大的影响力和信息传播能力。
度中心性的公式如下：\[C_D(v)=\frac{{\text{number of edges incident on }v}}{{\text{total number of nodes in the network}}}\]度中心性常用来分析社交网络中的关键人物、信息传播路径和网络的稳定性等。
二、接近中心性（Closeness Centrality）接近中心性是衡量节点在社交网络中与其他节点之间的距离的指标。
接近中心性通过计算节点与所有其他节点之间的平均距离来评估其在网络中的重要性，其中距离是指节点之间路径的长度。
接近中心性可以识别出在社交网络中具有较高联系紧密度的节点，这些节点通常能够更快地接收和传播信息。
接近中心性的公式如下：\[C_C(v)=\frac{1}{{\sum\limits_{u \neq v} d(u,v)}}\]接近中心性常用来研究信息传播速度、社交影响力的扩散和社交网络中的知识流动等。
三、中介中心性（Betweenness Centrality）中介中心性是衡量节点在社交网络中连接其他节点之间传递信息的能力的指标。
中介中心性通过计算节点在社交网络中出现在最短路径上的频率来评估其在网络中的重要性，其中最短路径是指节点之间距离最短的路径。
改进的加权复杂网络节点重要度评估方法
中圈 分类号； Ｐ９ Ｔ３３
改进 的加权 复 杂 网络 节 点 重要 度评 估 方 法
王 甲生，吴 晓平 ，廖 巍 ，陈永强
（ 海军工程大学信息安全系，武汉 ４ ０ ３ ） ３０３
摘
要： 针对加权复杂 网络中的节 点重要度评估 问题 ，提出一种 改进的基于凝聚度 的节点重要度评估方法 。综合考 虑节点 的连接特性对节
ｃｎ ｅｔ ｎ Ｂ ｅｕａｉｇｔｅｃ ｅ ｃ ｎ，ｔｃｎａｊｓ ｔｅｉｆ ｅｃ ｆ ｄ ｅｏ ｅ ｏ ｅｉ ｏ ａｃ ｎ ｅｒｌｔ ｅｉ ｏ ａ ｃ． ｘｍｐｅｒｓｌ ｏ ｎ ｃｉ ． ｙｒｇ ｌｔ ｈ ｏｆ ｉ ｔｉ ａ ｄｕ ｔｈ ｎ ｕｎ ｅｏ ｇ ｖ ｒｎ ｄ ｍｐ ｒ ｎ ｅａｄｔ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｎ ｅ Ｅ ａ ｌ ｅｕｔ ｏ ｎ ｉ ｅ ｌ ｅ ｔ ｈ ａｖ ｔ
ｌ 概 述
复杂 网络是许 多复杂系统的结构形态 ，对复杂 网络结构 及 拓扑特性 的认 识 ，对于 研究复 杂系统 具有重 要的指导意 义 。随着复杂 网络研究的兴 起，作为复杂 网络最重要的研究
实 、详尽地表达复杂 网络 的结构 。 将无权 网络转化为加权 网络时需 要考虑 的一个 问题是边 权 的赋予方式 。一般在 处理权重 关系 时，有相异权和相似权 ２种赋权方式。相异权 是指权值越大 ，节点之间的距离越 大， 关系越疏远 ；相似权是指权 值越 大，节点之 间的距离越小 ， 关系越紧密 。需要考虑的另一个问题 是节点度 的 自然推广 ， 称 为点权 或点强 度 。对 应于边权 的赋 予方式 ，点权也 具有 ２种形 式：边权为相异权时 ，点权定义为边权倒数之和 ；边 权 为相 似权 时，点权定义为边权之和。本文中加权复杂 网络 只考虑无向的情况 ，边权的赋予采取相异权 的方式。
网络科学中的节点影响力度量
网络科学中的节点影响力度量网络科学是研究计算机网络及其性质和行为的一门学科。
在网络科学中，节点是网络中的基本单元，代表着网络中的个体或对象。
节点影响力度量是研究网络中节点对整个网络结构和信息传播过程的影响力大小的方法。
在现实世界中，网络节点的重要性度量与社交关系网络密切相关。
但在网络科学中，节点影响力度量与节点在整个网络中的位置和功能有关。
一些常用的节点影响力度量方法包括度中心性、接近中心性、中介中心性和特征向量中心性。
度中心性是最简单直观的节点影响力度量方法之一。
它定义为节点所连接边的数量，即节点的度。
节点的度越高，它在网络中的重要性也就越大。
度中心性常被用于衡量节点在扩散过程中的重要性。
接近中心性是衡量节点与其他节点之间距离的度量方法。
节点越靠近网络中其他节点，它的接近中心性就越高。
接近中心性主要用于衡量节点在网络中的可达性和交流程度。
中介中心性是研究节点在信息传播中的重要性的方法。
节点的中介中心性衡量了节点在网络中充当信息传递的桥梁的程度。
如果一个节点在网络中的所有最短路径上出现得越频繁，它的中介中心性就越高。
特征向量中心性是基于节点相互影响的思想，衡量节点在网络中的影响力的方法。
该方法认为一个节点的重要性取决于连接到该节点的节点的重要性。
特征向量中心性是一个迭代算法，通过计算所有节点对一个节点的影响力来得出最终的节点影响力。
除了上述方法，还有许多其他的节点影响力度量方法，如闭合中心性、权威中心性和PageRank等。
这些方法在不同的领域和应用中具有不同的适用性。
节点影响力度量在实际中具有广泛的应用。
在社交网络中，节点影响力度量可以用于识别社交关键人物，这些人物对信息传播和网络扩散起着重要的作用。
在互联网广告中，节点影响力度量可以用于评估网络上广告的传播能力和广告主的影响力。
在疾病传播的研究中，节点影响力度量可以帮助分析疾病的传播途径和重点控制对象。
然而，节点影响力度量也存在一些挑战和限制。
度数中心度、接近中心度和中介中心度
度数中心度、接近中心度和中介中心度
度数中心度、接近中心度和中介中心度是社会网络分析中的三种常用的中心度指标，用于衡量一个节点在网络中的重要性或影响力。
1. 度数中心度：这是一个节点的度数（与其相连的边的数量）与网络中可能的最大度数之比。
度数中心度高的节点在网络中有更多的直接联系，因此可能具有更大的影响力。
2. 接近中心度：这是一个节点到网络中所有其他节点的平均距离的倒数。
接近中心度高的节点可以更快地访问网络中的其他节点，因此可能在信息的传递或传播中起到更重要的作用。
3. 中介中心度：这是一个节点在网络中的所有最短路径中出现的频率。
中介中心度高的节点在网络的信息流动或资源的传递中可能起到“桥梁”的作用，因此可能具有更大的影响力。
基于节点流量及路径评估网络节点重要性的优化算法
基于节点流量及路径评估网络节点重要性的优化算法张品;董志远;沈政【摘要】How to evaluate the importance of each node effectively in the network, is very important to the design of the whole network. A new algorithm based on transmission flow and the shortest distance between two nodes in the network is proposed in this article—DFC algorithm. This method takes the flow of each node and the shortest distance between two nodes into account, evaluating each nodal importance to the network of the whole communication. Through the experimental simulation and the comparison with the general effective delete node method, this method is proved to have higher accuracy and more effective.%如何合理有效地评估通信网络中各节点的重要性,对整个网络的设计至关重要.在以往相关理论研究的基础上,提出了一种基于网络传输流量和网络节点间两两最短距离的新算法—DFC算法(Combination of transmission flow and shortest path distance).该算法从每个节点在通信网络中所占的通信流量,及节点失效后两两间最短距离的变化出发,来反映该节点对整个通信网络的重要程度.通过实验仿真,并与目前最通用有效的节点删除法相比,证明该方法具有更高的精确性,是一种有效的方法.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2012(021)012【总页数】5页(P103-107)【关键词】通信网;节点重要性;DFC;网络传输特性;最短距离【作者】张品;董志远;沈政【作者单位】杭州电子科技大学通信学院,杭州310018;杭州电子科技大学通信学院,杭州310018;杭州电子科技大学通信学院,杭州310018【正文语种】中文1 引言在通信网络的设计和维护过程中, 网络的生存周期和可靠性是评价网络的重要指标, 而节点是网络的核心部分, 故需对网络节点重要性进行评估. 节点失效, 轻则可以引起通信网络性能的下降, 重则可能造成网络的局部瘫痪, 故在国内外, 怎样对通信网络中节点的重要性进行评价, 对研究通信网络的可靠性有着重要的意义[1-10]. 文献[1,2]提出一种可靠的算法——节点删除法, 该算法通过对删除通信网中每个节点,计算该节点删除后子网络最小生成树数目的变化来判断该节点对整个网络的重要性, 与原主网络变化越大,则该节点越重要, 实验证明该算法是一种有效的评价方法. 文献[3]则从不同的角度分析网络节点的重要性,计算分析节点删除后节点数目变化,及节点间最短距离变化, 并结合高斯分布原理设计一个三角模型公式定义节点的重要性, 实验证明与节点收缩法相比更具有效性. 文献[4]认为往往传统算法只从单一的标准评估节点的重要性, 这是不全面的, 该文献通过设计多条标准, 结合多项因素例如从网络节点的度、节点间最短距离等因素考虑, 综合分析评估节点的重要性.文献[5]则在以往算法的基础上, 结合网络最小生成树和节点间最短距离两个因子, 并通过适当公式处理作为评估每条链路对整个通信网络的重要性, 对评估节点的重要性有一定的参考价值.对各文献进行参考总结, 发现传统算法往往只单一考虑一种因子, 虽然可以有效的评估各节点的重要性, 但有时对一些复杂网络仍不能精确地区分开来.本文在文献[3]的基础上, 从新的角度分析节点的重要性, 结合网络节点的流量和节点失效后网络节点间最短距离总和两个因子, 并对其作适当的公式化处理,提出了一种评价通信网节点重要性的新方法——DFC算法. 该算法从新的角度来研究节点的重要性, 可以有效的评估每个节点的重要性, 还能够更容易区分开那些在网络中被视为同等重要的节点, 与节点删除法相比具有更高的精确性.2 网络模型与理论基础2.1 网络模型通信网络可以用图 G = ( V,E)来表示,V ={v1, v2 . ..v n -1vn} 代表顶点的集合, 图的顶点对应网络中的节点, E = {e1, e 2. ..e m -1,em} 代表边的集合,图的边对应网络中的链路, 其中每条边赋予相应的权值, 设G为有n个节点和m条边的无自环无向连通图[2].G的全顶点邻接矩阵 A c = ( aij) n *n 由n行和n列组成, 每一行和每一列都表示一个顶点. 当G是无向图时, 其邻接矩阵Ac中的元素 a ij定义如下:G的全顶点完全关联矩阵 B c = (bij) n *m由n行和m列组成, 每一行表示一个顶点, 每一列表示一条链路. 当G是有向图时, 完全关联矩阵Bc中的元素b ij 定义如下[2]:对网络模型做如下假设:1) 通线网的拓扑结构固定不变, 节点之间不能够相互备份[2];2) 所有节点的损坏概率相同, 均 p (0 ＜ p＜1)[2]3)网络中的节点只有两种状态: 正常工作和失效,且每个节点的故障发生是相互独立的, 通信链路不会发生故障[2].2.2 理论基础其中τ为图G的生成树数目, ( BB T ) n-1为 B BT 的任意 n - 1 阶主子式.MatrixTree定理[2]设G为无向连通图, B是由G的每条链路任意标定方向后所得到的有向图的关联矩阵, 则:3 DFC算法3.1 DFC算法设计分析通常, 通信网络中节点间以最短路径形式进行数据通信, 以便节约节点能量从而延长网络寿命, 故可以通过计算分析通过每个节点的流量, 来评价网络节点的重要性[3]. 因此, 基于节点间的传输特性来判断节点重要性是一种可行的方法, 定义节点传输流量特性(TF)的公式如下:fm n 指网络节点间最短路径的总路径数; 若节点vm 到节点 v n存在最短路径通过节点 v i, 则(j) =1, 否则 fm ni( j ) =0. ti定义为第i个节点的重要程度, ti越大则该节点越重要.对于一个给定权值的网络, 节点的位置和连接状况可以很好地反映网络的拓扑特性. 当一个节点失效后, 而网络节点间最短距离总和的变化可以很好地反映网络节点的重要性. 因此, 基于节点失效后的最短路径距离(DS), 定义节点重要性的公式如下:sum i指第i个节点失效后网络节点间最短距离的总和, n i指节点失效后网络总的节点数, m表示节点失效后网络节点间最短距离路径的总路径数; d i定义为第i个节点的重要性, d i越大则该节点越重要.dij指节点 v i到节点 v j的最短距离.在通信网中, 节点失效可能造成整个网络断裂成为数个子网, 而子网络间不能通信, 则该节点最重要[2], 此时造成公式(7)中 s um i为无穷大, 则 d i为无穷大, 当有多个这样的节点时, 不易区分节点的重要性. 而且由于不知TF和DS在网络中的重要性所占的比重, 为了更有效的评价网络节点的重要性, 在TF和DS的基础上, 作适当的公式化处理, 提出如下公式:Ri定义为第i个节点重要性, Ri值越大则该节点越重要; ti指TF计算结果中第i个节点重要性;di指DS计算结果中第个节点重要性. 当 d i为无穷大时, 定义为1, 则此时其DS为最大, iR主要由网络传输特性决定; 当 id不为无穷大时, 若网络中存在 jd为无穷大的节点, 则的结果为0, 否则将小于1大于0, 其重要性将小于 id为无穷大的点.令通信网络的抽象模型为无自环连通图G.输入: 图G的邻接矩阵和关联矩阵.输出: 按重要性的大小输出每个节点的重要性归一化后的结果.1) 输入G的邻接矩阵和关联矩阵.2) 计算图G的每个节点的传输流量即TF.3) 删除需要评估的节点.4) 计算每个节点i删除后, 由邻接矩阵计算图全部节点两两之间最短距离的总和d、网络节点总数目以及路径数的总和, 求得DS; 由关联矩阵计算网络的最小生成树数目.5) 根据公式(8)计算每个节点的重要性.6) DFC算法与及节点删除法的比较.3.2 算法复杂度分析算法通过 n * n的邻接矩阵实现, 计算两点间最短距离的路径的时间复杂度为 O (n4 ), 因而计算 TF的时间复杂度为 O (n5 ). 计算两点间最短距离矩阵的时间复杂度为 O (n 3 ), 因而计算 DS的时间复杂度为O(n 4 ). 最后, 根据计算节点的重要性的公式, 将TF与DS相加, 则整个算法的时间复杂度为O(n 5 ). 而文献[1]的节点删除法复杂度则为 O (n 2 ),DFC算法的复杂度高于节点删除法的复杂度, 但是DFC算法的精确度却高于节点删除法. 文献[11]是另一种评估网络节点重要性的新算法—节点孤立法,对于n个节点, m条链路的无向图G, 需先计算获得一个新的 n * n矩阵, 新矩阵的每个元素需要n次1位的二进制逻辑与及 n - 1次1位运算, 整个算法需进行C * n4次1位逻辑与和 C * n 3(n - 1 )次1位逻辑或运算, 则算法总的时间复杂度为 O (C* n 4 ), C =1对应全连通网络, C = n 对应网络完全断开. 所以本算法的时间复杂度小于节点孤立算法. 文献[11]算法则对每个节点需要计算 n * (n - 1 )/2个节点对间的最短距离, 每次最短距离搜索需要 n 2次十进制加法运算, 则算法总的时间复杂度为 O (n 5 ), 与本算法时间复杂度一样. 算法采用 Matlab(版本7.0.0)语言编写,在1,69GHZ主频的AMD处理器的微机上运行, 如图3所示. 对于全连通网络 G (V,E), 其总链路数为L = n * (n - 1 )/2, 对具有不同链路数的网络, 其运行时间如图1所示. 从图1可以发现对于越复杂的网络, 本算法的运算时间反而减小, 这体现了本算法理想的计算能力, 其更适合于复杂网络.图1 不同节点下的网络的运行时间4 实验仿真及结果分析对算法进行说明如图 2所示. 图 2(a)为系统随机产生的一个无向图, 本算法主要基于图 2(a)计算的.图2(b)为在图2(a)的基础上任意标定方向后的有向图,主要用于计算节点删除法. 运用本文算法对图1进行节点重要性的评估, 并对比文献1和文献2的节点删除法, 结果如表1所示.图2 节点无向/有向图G表1 通信网络中不同方法对节点重要性比较节点本算法节点删除法i t id iR 1 v 0.0817 0.2317 0.1430 0.7289 2 v 0.1128 0.2471 0.1705 0.7289 3 v 0.1907 0.27460.2352 0.9694 4 v 0.2179 0.2855 0.2583 0.9781 5 v 0.1128 0.2343 0.1657 0.7522 6 v 0.0934 0.23370.1519 0.7522 7 v 0.1167 0.2427 0.1716 0.9402 8 v 0.1673 0.2467 0.2085 0.9125 9 v 0.1440 0.22920.1857 0.9155 10 v 0.1089 0.2355 0.1635 0.8557 11 v 0.0817 0.2404 0.1462 0.6924对表 1的数据进行大小比对分析可知, 值越大, 则该节点越重要, 则得如表2所示.表2 各种算法对节点重要性排序TF 4v > 3v > 8v > 9v > 7v > ( 5v = 2v) >10v > 6v > (11v = 1v)DS 4v > 3v > 2v > 8v > 7v > 11v > 10v > 5v > 6v > 1v > 9v DFC 4v > 3v > 8v > 9v > 7v > 2v > 5v > 10v > 6v > 11v > 1v节点删除法 4v > 3v > ( 7v= 8v) > 9v > 10v > ( 5v = 6v) > (1v = 2v)> 11v通过观察比较表 2中的数据可知, TF良好的反映了节点重要性的变化, 但不能完全区分开这些节点.而DS虽然可以区分节点的重要性, 但是其存在一些不足, 例如在某些关键位置, 网络节点在网络中处于重要作用, 例如图3所示, 由DS算法和常识可知 v 3、v4节点起连接左右两个网络的作用, 在网络中占重要地位, 节点删除后单纯由DS算法也不能区分开 v3、v4节点的重要性. DFC算法良好的结合了TF和DS的优缺点, 并作适当的公式化处理, 具有更高的精确性, 其大致曲线和节点删除法、TF算法是一致的. 在节点删除法中, 节点 v1与 v 2、节点 v 5与 v 6的归一化结果相同, 说明它们的重要性相同, 而在DFC算法中, 节点 v 2的重要性大于节点 v1的重要性, 节点v5的重要性大于节点 v 6的重要性, 说明它们的重要性是不同的. 因此, 与节点删除法相比, DFC算法具有更高的精确度.图3 DS实例图5 结语网络的传输特性和节点间最短距离是判断网络节点重要性的两个重要因素. 本文结合这两个因素, 提出了一种评价网络中节点重要性的新方法, 并给出了公式化的表达式. 通过比较各节点的通信流量和节点失效后网络间最短距离总和的变化, 可以有效地区分网络中任意节点的相对重要性. 与节点删除法相比,具有更高的实用性、精确性, 是一种可靠的节点重要性评价方法.参考文献【相关文献】1 Chen Y, Hu AQ, Yip KW, Hu J, etal. Finding the most vital node with respect to the number of spanning trees. IEEE Int.Conf. neural Networks & Signal Processing, 2003, 12: 1670-1673.2 陈勇,胡爱群,胡骏.通信网中最重要节点的确定方法.高技术通讯,2004,14(1):21-24.3 Wu RZ, Hu XY, Tang LR. Node Importance Evaluation Based on Triangle Module for Optical Mesh Networks. IEEE Conferences. 2011,7:1-4.4 Hu J, Wang B, Lee DY. Evaluating Node Importance with Multi-criteria. 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