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申请/专利权人：平顶山学院
摘要：本发明提供了一种基于光衰减模型的关键节点提取方法、装置及计算机设备，属于数据处理领域，包括：根据节点的度值与其Ks值计算节点自身影响值；根据二阶邻域节点的度值、Ks值和距离，借助光衰减模型LAM计算影响值贡献；将节点自身影响值和二阶邻域内节点的影响值贡献相结合，计算节点的综合影响值。本发明通过节点的自身影响值和邻域节点的影响值贡献来计算节点的影响值，节点自身影响值不仅融入了节点的度，而且还融入了节点在网络中的位置信息Ks值。在计算邻域节点的影响值贡献时，本发明融入了二阶邻域节点的信息，既降低了计算的时间复杂度，又提高了算法的精度。同时引入LAM，增加邻居节点贡献的区分度。
主权项：1.一种基于光衰减模型的关键节点提取方法，其特征在于，包括以下步骤：将网络节点划分为多层，并对每个节点进行编号；计算每个节点的综合影响值；将所有节点的综合影响值从大到小进行排序，综合影响值最大的节点为关键节点；所述计算每个节点的综合影响值，具体包括：根据节点vi的度值和Ks值计算节点vi的自身影响值；根据节点vi的二阶邻域节点vj的度值、Ks值，以及节点vi到节点vj的最短距离，借助光衰减模型LAM计算得到二阶邻域内节点vj对节点vi的影响值贡献；其中，i、j均表示网络中节点的编号；将节点vi的自身影响值和二阶邻域内节点vj对节点vi的影响值贡献相结合，计算得到节点vi的综合影响值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 平顶山学院 基于光衰减模型的关键节点提取方法、装置及计算机设备
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