论文研究-基于属性约简集评价节点重要性研究.pdf

社会网络成员的重要性确定通常依赖结构属性对网络节点的评价。首先定义了网络中节点排序可区分以及属性约简集的概念，并在此基础上量化了属性聚类的阈值，从而确定了类别的数量。设计了网络节点重要性的属性约简集评价算法。通过与度、介数、全属性评价在人工网络、海豚网上的实现，证明了属性约简集评价节点排序的可行性。通过属性约简集在海豚网、9·11恐怖分子合作网上的节点评价值、网络鲁棒性以及节点可区分性等方面的应用对比分析，发现属性约简集评价节点重要性既兼顾了网络结构的完整性，又避免了单一属性评价的片面性和多个属性之间的属性冗余性，提高了节点评价结果的准确性，降低了算法复杂度。