An Entropy-Based Self-Adaptive Node Importance Evaluation Method for Complex Networks
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-04-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Identifying important nodes in complex networks is essential in disease transmission control, network attack protection, and valuable information detection.
Many evaluation indicators, such as degree centrality, betweenness centrality, and closeness centrality, have been proposed to identify important nodes.
Some researchers assign different weight to different indicator and combine them together to obtain the final evaluation results.
However, the weight is usually subjectively assigned based on the researcher’s experience, which may lead to inaccurate results.
In this paper, we propose an entropy-based self-adaptive node importance evaluation method to evaluate node importance objectively.
Firstly, based on complex network theory, we select four indicators to reflect different characteristics of the network structure.
Secondly, we calculate the weights of different indicators based on information entropy theory.
Finally, based on aforesaid steps, the node importance is obtained by weighted average method.
The experimental results show that our method performs better than the existing methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sun, Qibo& Yang, Guoyu& Zhou, Ao. 2020. An Entropy-Based Self-Adaptive Node Importance Evaluation Method for Complex Networks. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141933
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sun, Qibo…[et al.]. An Entropy-Based Self-Adaptive Node Importance Evaluation Method for Complex Networks. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141933
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sun, Qibo& Yang, Guoyu& Zhou, Ao. An Entropy-Based Self-Adaptive Node Importance Evaluation Method for Complex Networks. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141933
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141933
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر