基于改進(jìn)的局部結(jié)構(gòu)熵復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點挖掘

摘要： 識別復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點對優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及信息的有效傳播起著至關(guān)重要的作用。局部結(jié)構(gòu)熵（LE）利用局部網(wǎng)絡(luò)對整個網(wǎng)絡(luò)的影響代替節(jié)點對整個網(wǎng)絡(luò)的影響以識別重要節(jié)點，然而LE未考慮高聚集性網(wǎng)絡(luò)和節(jié)點與鄰居節(jié)點形成環(huán)的情況，存在一定的局限性。針對以上不足，首先，提出了改進(jìn)LE的節(jié)點重要性評價方法PLE(Penalized Local structural Entropy)，即在LE的...