背景图增强的社交网络重要节点自适应排序算法
Self-adaptive algorithm for ranking important nodes in social networks enhanced by ground graph
中国人民公安大学 信息网络安全学院, 北京 100038
摘要
社交网络中的重要节点对网络结构和功能具有决定性影响，开发精度更高的重要节点排序算法成为当前的研究热点之一。其中，LR(LeaderRank)引入一个背景节点明显提升了经典PageRank排序算法的性能，但仍面临着网络中小出度用户的投票权偏见问题。因此，提出背景图增强的社交网络重要节点自适应排序算法AGR(Adaptive GraphRank)，构建多节点背景图替代LR的单一背景节点，基于H指数设计有偏向的随机游走，缓解投票权偏见。调参实验初步确定了背景图的最优规模和结构，与K-TOPSIS等现有优秀算法进行对比实验，验证了AGR在传播、瓦解、鲁棒性三个关键维度上的性能提升，实际案例检验了算法在真实场景下的有效性。综上，AGR有效缓解了投票权偏见，提高了排序精度，展示出较优的性能和应用潜力。
基金项目
中国人民公安大学网络空间安全执法技术双一流专项(2023SYL07)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0300
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第3期
发布历史
[2024-12-11] 优先出版
引用本文
冯俊又, 陈李舟, 刘先博, 等. 背景图增强的社交网络重要节点自适应排序算法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0300. (Feng Junyou, Chen Lizhou, Liu Xianbo, et al. Self-adaptive algorithm for ranking important nodes in social networks enhanced by ground graph [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0300. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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