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申请/专利权人：重庆理工大学;电子科技大学

摘要：本发明提出了基于邻域拓扑与投票机制的复杂网络关键节点识别方法，方法包括：获取节点的循环路径，并从循环路径中选出最短循环路径；基于节点连接的最短循环路径，获取节点的初始票数；基于投票机制在循环路径中节点根据与相邻节点之间投票的占比进行选择性投票，并计算节点得分，选出得分最高的节点，则该节点为关键节点；投票结束后，构建网络中关键节点的一阶邻域拓扑图和二阶邻域拓扑图；降低一阶邻域拓扑图和二阶邻域拓扑图中的所有节点的票数；重复上述步骤，获取下一个关键节点，并生成关键节点序列表。本发明通过构建节点的一阶和二阶邻域拓扑图，可以更好地理解节点之间的关系，从而更准确地识别关键节点。

主权项：1.基于邻域拓扑与投票机制的复杂网络关键节点识别方法，其特征在于，所述方法包括：S100、获取节点的循环路径，并从所述循环路径中选出最短循环路径；S200、基于节点连接的所述最短循环路径，获取节点的初始票数；S300、基于投票机制在所述循环路径中所述节点根据与相邻节点之间投票的占比进行选择性投票，并计算节点得分，选出得分最高的节点，则该节点为关键节点；所述计算节点得分的计算公式为： 其中，Sv表示节点得分，||表示取模，Γv表示节点v的所有邻居的集合，Vni表示节点i拥有的票数，pv,i表示节点v与邻居节点i投票的占比，Γi表示节点i的所有邻居的集合，Vnj表示节点j拥有的票数，pi,j表示节点i与邻居节点j投票的占比；S400、投票结束后，构建网络中所述关键节点的一阶邻域拓扑图和二阶邻域拓扑图；S500、降低所述一阶邻域拓扑图和二阶邻域拓扑图中的所有节点的票数；所述降低所述一阶邻域拓扑图中的所有节点的票数的表示公式为： 其中，表示在降低后关键节点的一阶邻域中节点v1的投票数，表示在降低前关键节点的一阶邻域中节点v1的投票数，km表示关键节点的度值，表示节点v1的度值；所述降低所述二阶邻域拓扑图中的所有节点的票数的表示公式为： 其中，表示在降低后关键节点的二阶邻域中节点v2的投票数，表示在降低前关键节点的二阶邻域中节点v2的投票数，km表示关键节点的度值，表示节点v2的度值；S600、重复步骤S100至S500，获取下一个关键节点，并生成关键节点序列表。

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百度查询： 重庆理工大学 电子科技大学 基于邻域拓扑与投票机制的复杂网络关键节点识别方法