【摘 要】
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在复杂网络中,一般按照需求选取合适的关键点发现算法,常用的关键点发现算法分别是介度中心算法和PageRank算法。为了在特定应用场景下选取合适的关键点发现算法,选择7种不同
【机 构】
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曲阜师范大学信息科学与工程学院,中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室
【基金项目】
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国家“973”计划基金资助项目(2011CB302504);国家“863”计划基金资助项目(2012AA010902,2015AA011505);国家自然科学基金资助项目(61402445)
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在复杂网络中,一般按照需求选取合适的关键点发现算法,常用的关键点发现算法分别是介度中心算法和PageRank算法。为了在特定应用场景下选取合适的关键点发现算法,选择7种不同类型网络下的16个真实数据集,分析比较介度中心算法和PageRank算法在这些数据集上得到的关键点集合的差异,总结出2种关键点发现算法的应用场景。实验结果表明,介度中心算法适用于对整个网络影响力较大的关键点应用场景,PageRank算法适用于某个领域内熟知度较高的关键点应用场景。
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