时序超网络上重要节点挖掘方法研究

来源：上海理工大学学报杂志2023年第1期北京时间：

作者：詹秀秀，余小燕，刘闯，张子柯

单位：杭州师范大学 阿里巴巴复杂性科学研究中心，杭州 311121,杭州师范大学 阿里巴巴复杂性科学研究中心，杭州 311121,杭州师范大学 阿里巴巴复杂性科学研究中心，杭州 311121,浙江大学 传媒与国际文化学院，杭州 310058

摘要：在如何识别时序超网络上的重要节点方面取得了一定的进展。定义了该类网络上度量节点重要性程度的8个中心性方法，分别侧重于网络不同的拓扑结构性质和时间特征，从多个角度综合考虑了该类网络上节点的重要性。同时，构建了时序超网络上的SI传播模型，基于该模型提出了随机移除节点的评估方法来衡量所定义的中心性方法的有效性。研究表明，在时序超网络上，基于最快到达路径的介数中心性方法是评价该类网络上节点重要性的良好指标。此外，基于时间分辨率的度和超度中心性方法通过寻找网络的最佳时间分辨率，可以进一步优化普通的度和超度中心性方法，弥补了普通方法不能有效考虑网络时间信息的缺点，且在多个真实网络上表现出与介数中心性方法相当的性能。

关键词：时序超网络;SI传播模型;重要节点;中心性方法

基金资助：国家自然科学基金重大项目（92146001）；浙江省自然科学基金资助项目(LQ22F030008)；国家社会科学基金重大项目（19ZDA324）；杭州师范大学科研启动项目(2021QDL030)；杭州师范大学研究生科研创新推进项目（1115B20500241）；中央高校基本科研项目