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申请/专利权人：兰州大学;甘肃日报报业集团有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于二阶H指数的影响力节点识别方法和系统，包括：获取社交网络中每个节点的一阶邻居节点度和二阶邻居节点度；根据二阶H指数的概念，获取每个节点的二阶H指数值；根据二阶H指数值获取每个节点的节点重要性，进而获取每个节点的节点信息熵；根据节点信息熵获取种子节点集合，种子节点集合即识别出的影响力节点集合。本发明在引入二阶H指数的同时，将节点自身的度也纳入考虑范围，并与节点信息熵相结合，以此对节点的影响力进行衡量，本发明将传统的H指数扩展到了二阶邻域，更广地考虑了网络的拓扑结构，充分考虑了距离节点两步之内的邻居节点对其产生的影响，能够更快速、更精准地识别出影响力节点。

主权项：1.一种基于二阶H指数的影响力节点识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取社交网络中每个节点的一阶邻居节点度和二阶邻居节点度；S2、基于所述一阶邻居节点度和所述二阶邻居节点度，根据二阶H指数的概念，获取每个所述节点的二阶H指数值；所述S2中所述二阶H指数的概念是指：若一个所述节点的所述二阶H指数值为k，则在该所述节点的一阶邻居节点和二阶邻居节点中，度为k的节点至少有k个；S3、基于所述二阶H指数值，获取每个所述节点的节点重要性；所述S3中获取所述节点重要性的计算公式如下： 其中，v和j表示所述社交网络中的所述节点，N表示所述社交网络中的节点总数，Imv表示节点v的所述节点重要性，H-index2v表示所述节点v的所述二阶H指数值，degreev表示所述节点v的度；S4、基于所述节点重要性，获取每个所述节点的节点信息熵；所述S4中获取所述节点信息熵的计算公式如下： 其中，v表示所述社交网络中的所述节点，Entropyv表示节点v的所述节点信息熵，p表示所述节点v的一阶邻居节点，q表示所述节点v的二阶邻居节点，表示所述节点v的一阶邻居节点集合，表示所述节点v的二阶邻居节点集合，Imp表示一阶邻居节点p的所述节点重要性，Imq表示二阶邻居节点q的所述节点重要性；S5、基于所述节点信息熵，获取种子节点集合，所述种子节点集合即识别出的影响力节点集合；所述S5中获取种子节点集合，方法包括：S5.1、根据k-shell方法对所述社交网络中的所述节点进行分层，获取壳层；S5.2、基于所述节点信息熵和所述壳层，获取所述种子节点集合；所述S5.2中获取所述种子节点集合，方法如下：S5.2.1、将每个所述壳层内的所述节点按照所述节点的所述节点信息熵的大小进行排序；S5.2.2、按照所述壳层从高到低的顺序，依次选出所述壳层内所述节点信息熵最大的所述节点作为种子节点；S5.2.3、基于所述种子节点构成所述种子节点集合。

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