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控制论与编程
正确的文章链接:
Gorlushkina N.N., Ivanov S.E., Ivanova L.N.
网络网络空间分析的广义中心性方法
// 控制论与编程.
2019. № 2.
С. 55-64.
DOI: 10.25136/2644-5522.2019.2.23117 URL: https://cn.nbpublish.com/library_read_article.php?id=23117
网络网络空间分析的广义中心性方法
DOI: 10.25136/2644-5522.2019.2.23117评审日期 25-05-2017出版日期 27-05-2019注解: 研究的主题是基于图模型的网络空间分析方法。 该分析允许您检测团体和社区的领导者，找到有凝聚力的团体并可视化结果。 用于社交网络网络空间的图论的主要方法是中心性分析方法，以确定图顶点的相对权重或重要性。 中心性分析的方法是已知的：按度，按接近度，按中介，按辐射度，按偏心率，按状态，特征向量，参考排名。 这些方法的缺点是它们仅基于网络参与者的一个或多个属性。 在中心性分析方法的基础上，考虑到参与者的受欢迎程度、信息在网络空间网络中传播的重要性和速度等因素，提出了一种新的广义中心性方法。 建立了一种新的广义中心法的数学模型. 将所提出的方法的结果与中心性分析方法进行了比较。 作为一个说明性的例子，分析了一个由二十个参与者组成的网络空间子组，由一个图模型表示。 比较分析表明，当同时考虑到网络参与者的许多因素和属性时，广义中心性方法的准确性。 出版日期: 网络化网络空间, 社区分析方法, 中心性方法, 图形模型, 社交网络, 识别小组组长, 顶点权重, 按程度划分的中心性, 邻近中心, 调解中心 |
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