网络中节点重要性评价

基于灰色关联分析的复杂网络节点重要性综合评价方法

第３６卷第４期　南京理工大学学报　２０　１　２年８月　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｎａ＠ｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎ—ｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｖｏ１．３６　Ｎｏ．４　Ａｕｇ．２０１２　

基于灰色关联分析的复杂网络节点重要性　

综合评价方法　

张　琨，沈海波，张　宏，蒋黎明，衷　宜　

（南京理工大学计算机科学与工程学院，江苏南京２１００９４）　

摘　要：针对现有复杂网络节点重要性评价存在的问题：（１）单一指标评价的片面性；（２）多指　标评价时各指标选取的主观性；（３）往往忽视指标间的关联信息，该文提出一种基于灰色关联　分析的综合评价方法。在对多类常用评价指标的特性分析的基础上，采用极大不相关法实现指　标筛选．利用改进熵权法确定各指标的权重．最终以灰色关联分析方法确定各节点的重要性。　

采用美国航空网数据集进行的实验结果表明，该方法具有较好的节点重要性区分能力，这项工　

作对于进一步完善节点重要性评价理论框架具有启发意义和实用价值。　关键词：复杂网络；节点重要性；极大不相关；熵权；灰色关联分析　

中图分类号：ＴＰ３９３　文章编号：１００５—９８３０（２０１２）０４—０５７９—０８　

Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ　Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　Ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　Ｎｏｄｅ　Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ　ｉｎ　Ｃｏｍｐｌｅｘ　

Ｎｅｔｗｏｒｋｓ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｇｒｅｙ　Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　

ＺＨＡＮＧ　Ｋｕｎ，ＳＨＥＮ　Ｈａｉ—ｂｏ，ＺＨＡＮＧ　Ｈｏｎｇ，ＪＩＡＮＧ　Ｌｉ—ｍｉｎｇ，ＺＨＯＮＧ　Ｙｉ　

（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮＵＳＴ，Ｎａｎｊｉｎｇ　２１００９４，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏ　ａｖｏｉｄ　ｔｈｅ　ｉｎａｄｅｑｕａｃｙ　ｏｆ　ｎｏｄｅ　ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｉｎ　ｃｏｍｐｌｅｘ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｓｕｃｈ　ａｓ（１）　

大规模复杂网络中的节点关键度分析方法研究

随着互联网的发展，复杂网络已经成为了现代社会不可或缺的组成部分，它们包括了很多知名的网络结构，例如社交网络、交通网络、电力网络、物流网络等等。在这些复杂网络中，节点的重要性尤为重要，因为它们承担着网络中的重要任务。

节点重要性指的是节点在网络中对整个网络的影响力大小，通常是从度、介数、紧密度三个方面来衡量的。度是指节点所连接的边数，介数是指节点在网络中的最短路径数，紧密度是指节点到其他节点的平均距离。

在网络分析中，关键节点是指从全局来看对整个网络具有重要影响的节点，是节点重要性的衍生。一旦关键节点受到破坏，网络会遭受巨大的损失，从而导致网络结构的崩溃。

如何分析大规模复杂网络的节点关键度？

现今，有许多研究着眼于如何快速准确地在大规模复杂网络中发现关键节点。这些研究不仅在理论方面有着基础的突破，而且在实践中也具有重要意义。

以下为几种基于网络结构特征的节点关键度分析方法：

1.度中心性分析法度中心性分析法，顾名思义，基于节点度来分析节点重要性。节点的度越高，其在整个网络中所占的地位越重要，其责任也愈重。因此，在分析网络中的节点时，可以考虑节点的度数，并将高度中心性的节点称为“关键节点”。

2.介数中心性分析法

介数中心性分析法是指在网络中，能够将其连接分隔成为更小的部分的节点具有高度中心性。对于每个节点，在网络中求出到其他节点的最短距离，术语为介数。节点介数越高，说明其在整个网络中所占的地位越重要。因此，介数中心性分析法也是非常常用的一种方法。

3.紧密度中心性分析法

紧密度中心性分析法是另一种公认的衡量节点重要性的方法。从节点的角度来看，紧密度中心度意味着该节点的邻居节点往往非常相互联系。因此，紧密度中心性分析法可以通过计算每个节点的平均距离来判断节点的重要性。紧密度越高，则说明节点所占的地位越重要。

4.介于中心性分析法

介于中心性是介数和紧密度之间的平均值。在网络中，交互次数众多，节点与其他节点高度相互联系时，介于中心性增大，节点的重要性也增加。因此，介于中心性的分析也被广泛应用于节点关键度的分析中。

基于熵的节点重要度评估方法

作者：潘想想姚红光

来源：《计算机时代》2023年第12期

摘要：针对网络中关键节点识别问题，提出一种基于熵的有向加权网络节点重要度评估方法，即EnRank算法。通过定义有向加权网络中各个节点吸引率AR和传输率TR，运用熵法对节点的度、吸引率和传输率进行综合运算，从而得出有关于节点重要性综合评价指标。该算法既考虑了节点本身的重要性，也考虑了相邻节点对其相对重要性。经过对ARPA网络及社交网络连锁故障仿真实验，验证了该方法的可靠性。

关键词：节点重要性；熵法；有向加权网络； EnRank算法

中图分类号：O157.5 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2023）12-01-04

Entropy based node importance evaluation method

Pan Xiangxiang， Yao Hongguang

（School of Air Transport， Shanghai University of Engineering Science， Shanghai 201600，

China）

Abstract： Aiming at the problem of identifying key nodes in a network， an entropy based

network node importance evaluation method， namely EnRank algorithm， is proposed. By defining

the attraction rate AR and the transmission rate TR of each node in the directed weighted network，

一种复杂网络中节点安全重要性排序的度量方法

张子超;郝蔚琳;张伊凡

【摘要】近年来,网络空间安全成为信息安全中的热门领域之一,随着复杂网络的研究日渐深入,网络空间安全与复杂网络的结合也变得日益密切。网络的整体安全性依赖于网络中具体节点的安全性,因此,对网络节点的安全重要程度进行有效排序变得极为关键,良好的排序方法应当将越重要的节点排在越靠前的位置。本文从网络的拓扑结构入手,研究了网络节点的局部关键性,在传统基础上考虑了相邻节点及次相邻节点的拓扑结构影响。同时,由于传统方法很少引入动态因素,因此本文引入了网络节点实时流量向量,算法既包含网络拓扑结构,又使用了不同时刻的节点流量,采用了静态与动态相结合的方式。实验结果表明,在破坏排序结果前top-n个节点时,与传统方法相比,本文算法在排序结果上具有更好的效果。

【期刊名称】《信息安全学报》

【年(卷),期】2019(000)001

【总页数】10页(P79-88)

【关键词】网络空间安全;复杂网络;节点重要性

【作者】张子超;郝蔚琳;张伊凡

【作者单位】[1]北京大学信息科学技术学院,北京100871;[2]高可信软件技术教育部重点实验室,北京100871;[1]北京大学信息科学技术学院,北京100871;[2]高可信软件技术教育部重点实验室,北京100871;[1]北京大学信息科学技术学院,北京100871;[2]高可信软件技术教育部重点实验室,北京100871; 【正文语种】中文

【中图分类】TP393.08

1 引言

1.1 介绍

伴随着信息技术的迅猛发展, 我们的生活被各种类型的网络包围着。现实生活中的许多系统都可以通过网络的形式加以描述, 如人际关系网络[1]、交通网络[2]、科研引文合作网络[3]、新陈代谢网络[4]等等。近几年, 理解和研究网络的结构、功能和不同节点的关系成为了研究热点[1], 众所周知, 许多机制(如信息传播等)都受到较重要的节点的高度影响。

无线网络中节点重要性的研究

第３４卷第４期　２０１１年８月　电子器件　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎ　Ｄｅｖｉｃｅｓ　Ｖｏ１．３４　Ｎｏ．４　Ａｕｇ．２０１１　

Ａ　Ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ　ｏｆ　Ｎｏｄｅ　ｉｎ　Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ　

ＺＨＡＮＧ　Ｐｉｎ　，ＣＨＥＮ　Ｌｅｉ，ＪＩＡＮＧ　Ｙａｇｕａｎｇ　

（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ　Ｄｉａｎｚｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ　３１００１８，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ　ｎｏｄｅ－ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ　ｔｈｅ　ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ　ｏｆ　ｎｏｄｅ　ｉｎ　ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ　ｉｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ａ　

ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ　ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　ｆｏｒ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　ｔｈｅ　ｎｏｄｅ　ｓｃｏｒｅ　ｉｓ　ｇｉｖｅｎ．Ｔｈｅ　ｍｏｓｔ　ｖｉｔａｌ　ｎｏｄｅ　ｉｓ　ｔｈｅ　ｏｎｅ　ｗｈｉｃｈ　ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｅｓ　ａ　ｎｅｗ　ｎｏｄｅ　ｉｎ　ｉｔｓ　ｉｎｃｉｄｅｎｔ　ｌｉｎｋｓ　ｉｎｃｒｅａｓｅｓ　ｔｈｅ　ｎｕｍｂｅｒｓ　ｏｆ　ｓｐａｎｎｉｎｇ　ｔｒｅｅｓ　ｍｏｓｔ　ｄｒａｓｔｉｃａｌｌｙ．Ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ　ｒａｎｋｓ　ｔｈｅ　ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ　０ｆ　ａｌｌ　ｎｏｄｅｓ　ｉｎ　ａ　ｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｅ　ｒｅｌａｔｉｖｅ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔａｃｅ　ｏｆ　ｔｗｏ　ｎｏｄｅｓ　ｉｓ　ｃｏｍｐａｒｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｎｕｍｂｅｒｓ　ｏｆ　ｓｐａｎｎｉｎｇ　ｔｒｅｅｓ．　

Ｔｈｅ　ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ　ａｎａｌｙｓｅｓ　ａｎｄ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｐｏｓｉｔｉｏｎ　ｏｆ　ｎｅｗ　ｊｏｉｎ　ｎｏｄｅ　ｉｓ　ｓｕｐｅｒｉｏｒ　ｔｏ　ｏｔｈｅｒ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．　

社会网络分析中的节点影响力评估方法与实践案例分享

社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）是研究人际关系和信息传播的一种重要方法。在社交媒体的兴起之后，社会网络分析逐渐广泛应用于评估网络中各个节点的影响力。本文将介绍社会网络分析中的节点影响力评估方法，并分享一些实践案例。

一、节点影响力评估方法

1. 中心性指标法

中心性指标法是最常见的节点影响力评估方法之一。它通过度中心性、接近度中心性、媒介中心性等指标来评估节点的重要性。度中心性衡量节点与其他节点的连接数量，接近度中心性衡量节点与其他节点的距离，媒介中心性衡量节点在信息传播中的中介作用。这些指标都可以量化节点的影响力，进而在社会网络中找到关键节点。

2. 社区检测方法

社区检测方法是一种将网络划分为不同社区的方法。在社会网络中，节点会聚集在一起形成社区或群组。社区检测方法可以通过检测节点之间的紧密连接关系，将网络划分为具有一定内聚性的社区。在评估节点影响力时，可以将节点所属社区作为一个重要指标，因为社区内的节点更可能影响彼此。

3. 引力模型

引力模型是一种基于节点之间距离和连接强度的节点影响力评估方法。它认为，节点之间的距离和连接强度越近，其影响力越大。引力模型可以通过计算节点之间的距离和连接强度，得出每个节点的影响范围和权重。这个方法在评估节点影响力时，考虑了空间因素和连接因素，能够更准确地反映节点的影响力。

二、实践案例分享

1. 社交媒体营销中的节点影响力评估

在社交媒体营销中，评估用户的影响力对于确定目标受众和制定营销策略至关重要。一家电商公司通过社会网络分析，评估了用户在社交媒体上的影响力。他们利用中心性指标和社区检测方法，发现了一些关键用户和具有一定影响力的社区。在营销活动中，他们将重点关注这些节点，提高了目标受众的覆盖率和营销效果。

2. 社会网络中的信息传播路径分析

在疫情防控和危机管理中，了解信息传播路径对于制定有效策略至关重要。某政府部门通过社会网络分析，分析了疫情信息在社交媒体上的传播路径。他们使用引力模型评估节点的影响力，发现了关键节点和信息传播的主要路径。基于这些分析结果，他们能够更有针对性地发布信息，提高了信息的传播效果和社会舆论的影响力。

基于谱测度的地域通信网节点重要性评估

Ｖ０１．３７．ＮＯ．７　Ｊｕｌ，２９１２　火力与指挥控制　Ｆｉｒｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ＆Ｃｏｍｍａｎｄ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　第３７卷第７期　２０１２年７月　

文章编号：１０ｏ２一Ｏ６４Ｏ（２Ｏｌ２）Ｏ７—００５１—０３　

基于谱测度的地域通信网节点重要性评估　

齐新社，宋晓峰，杨东升，陈利菊　

（西安通信学院，西安７１０１０６）　

摘　要：针对已有测度无法准确评价网络抗毁度和节点重要性的问题，提出了一种基于网络邻接矩阵谱特征的抗毁测　度。抗毁测度的值越大，网络中替代路径就越多，网络的抗毁能力越强。在此基础上，给出了一种节点重要性评估方法，如果节　点失效后网络抗毁测度下降越多，则该节点在网络中的重要性越大。　关键词：地域通信网，邻接矩阵，谱特征，抗毁度　中图分类号：ＴＰ３９１　文献标识码：Ａ　

Ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ　Ｎｏｄｅｓ　Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ　ｉｎ　Ｒｅｇｉｏｎａｌ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　

Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｓｐｅｃｔｒａｌ　Ｍｅａｓｕｒｅ　

ＱＩ　Ｘｉｎ—ｓｈｅ，ＳＯＮＧ　Ｘｉａｏ—ｆｅｎｇ，ＹＡＮＧ　Ｄｏｎｇ—ｓｈｅｎｇ，ＣＨＥＮ　Ｌｉ—ｊｕ　

（Ｘｉ’ｎｎ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ　Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｘｉ’ａｎ　７１０１０６，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｃｕｒｒｅｎｔ　ｍｅａｓｕｒｅ　ｃａｎ　ｎｏｔ　ｅｖａｌｕａｔｅ　ｔｈｅ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｉｎｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙ　ａｎｄ　ｎｏｄｅ　ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，Ｓｏ　ａ　ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｉｎｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙ　ｉｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｓｐｅｃｔｒａｌ　ｆｅａｔｕｒｅ　ｏｆ　

ｎｅｔｗｏｒｋ　ａｄｊａｃｅｎｔ　ｍａｔｒｉｘ．Ｉｔ　ｓｈｏｗｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｌａｒｇｅｒ　ｔｈｅ　ｉｎｖｕｌｎｅｒａｂｌｅ　ｍｅａｓｕｒｅ　ｉｓ，ｔｈｅ　ｍｏｒｅ　ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ　ｒｏｕｔｅｓ　

社交网络分析中的节点中心性指标使用注意事项

社交网络分析是研究社会网络中人际关系和信息传播的重要领域。在进行社交网络分析时，节点中心性指标是评估节点在网络中的重要性和影响力的关键工具。通过节点中心性指标，我们可以了解网络中的核心人物、信息传播路径以及网络的整体结构。然而，在使用节点中心性指标进行分析时，我们需要注意以下几个重要的注意事项。

首先，节点中心性指标的选择应该与研究目标相匹配。在社交网络中，常用的节点中心性指标包括度中心性、接近中心性、中介中心性和特征向量中心性等。度中心性衡量了节点在网络中的连接数量，接近中心性衡量了节点与其他节点之间的距离，中介中心性衡量了节点在网络中扮演信息传递的中介角色，特征向量中心性则综合考虑了节点的连接数量和连通性。根据研究目标的不同，我们可以选择适合的节点中心性指标进行分析。

其次，需要考虑节点中心性指标的计算方法。节点中心性指标的计算方法可能因网络的特征而有所差异。例如，在大规模网络中，传统的计算方法可能效率低下，因此需要采用基于抽样或近似算法来计算节点的中心性指标。此外，还需要注意计算节点中心性指标时的计算误差，特别是在网络规模较大、连接密度较高的情况下，可能会出现误差较大的情况。在进行节点中心性指标计算时，应该选择适合的计算方法，并进行误差分析。

第三，需要综合考虑节点中心性指标与其他网络属性的关系。社交网络是一个复杂的系统，节点中心性指标与网络的其他属性如聚集系数、社区结构等密切相关。因此，在进行节点中心性指标分析时，应该综合考虑节点中心性指标与这些网络属性的关系。例如，一个节点的中心性指标可能很高，但如果它所在的社区结构中有很多内部连接，而与其他社区的联系较少，那么它的实际影响力可能并不高。因此，在进行节点中心性指标分析时，应该综合考虑节点的位置和角色，而不仅仅看节点的中心性指标。

最后，节点中心性指标的使用应该结合实际情况进行解读。节点中心性指标只是社交网络分析的一部分，我们不能仅仅依靠中心性指标就对节点的重要性和影响力进行评估。我们还需要考虑节点的关系、行为等因素，以及网络中的动态演化过程。在进行节点中心性指标分析时，应该结合实际情况进行解读，将中心性指标与其他的量化指标、质性分析相结合，更全面地理解节点在社交网络中的重要性。

节点中心度

- 1 - 节点中心度

节点中心度是社交网络分析中的一个重要概念，它是用来衡量一个节点在网络中的重要性程度的指标。在社交网络中，节点可以是人、组织、网站等，它们之间的联系可以是朋友关系、合作关系、链接关系等。节点中心度就是通过分析这些联系，来评估一个节点在整个网络中的地位和作用。

节点中心度可以分为几种不同的类型，每种类型都有其特定的计算方法和应用场景。以下是其中几种常见的节点中心度指标：

1、度中心度

度中心度是最简单的节点中心度指标，它是指一个节点与其他节点之间的连接数量。具有高度中心度的节点通常有很多连接，它们在网络中扮演着重要的枢纽角色。度中心度的计算公式为：节点的度数/总节点数。

2、接近中心度

接近中心度是指一个节点到其他节点的平均距离。具有高接近中心度的节点通常可以快速地与其他节点建立联系，因为它们离其他节点的距离更近。接近中心度的计算公式为：1/（节点到其他节点的距离之和/总节点数）。

3、介数中心度

介数中心度是指一个节点在网络中的中介程度，即它在其他节点之间的传递信息的次数。具有高介数中心度的节点在信息传递和影响传播方面具有重要作用。介数中心度的计算公式为：节点的所有最短 - 2 - 路径中，通过该节点的路径占总路径数的比例。

4、特征向量中心度

特征向量中心度是一种基于节点邻居的指标，它是通过计算节点邻居的中心度来评估节点本身的中心度。具有高特征向量中心度的节点通常与其他高中心度节点有关联。特征向量中心度的计算公式为：节点邻居的中心度之和。

以上四种节点中心度指标在社交网络分析中都有广泛的应用。通过计算节点中心度，我们可以了解哪些节点在网络中起着重要的作用，哪些节点是信息传递的关键节点，从而更好地理解网络结构和节点行为。

除了以上四种节点中心度指标，还有其他一些衡量节点重要性的方法，如PageRank算法、HITS算法等。这些算法通常用于搜索引擎、推荐系统等领域，它们可以通过分析节点之间的链接关系，来评估节点的权重和重要性。

交通运输网络节点重要度评价体系研究_高洁

交通运输网络节点重要度评价体系研究

高󰀂洁

(聊城大学汽车与交通工程学院,山东聊城252059)

摘󰀂要󰀂节点重要度评价是交通运输网络规划的基础性工作.交通运输网络是复杂加权网络,它

的节点重要度不仅与路网拓扑结构有关,还与阻抗和运输能力密切相关.借鉴复杂网络和通信网

络的研究成果,结合交通运输网络特性,提出交通运输网络的节点重要度应该从拓扑结构、最短

路径和运输能力三个层次上分析.并根据交通分担率和失效后果来界定节点重要度,分别引入和

建立了相应的重要性指标,形成较为完整的评价指标体系.

关键词󰀂交通工程,节点重要度,介数,交通运输网络,复杂网络中图分类号󰀂U491.2󰀂󰀂文献标识码󰀂A󰀂󰀂文章编号󰀂1672󰀁6634(2010)03󰀁0092󰀁04

节点重要度评价是交通运输系统分析的重要内容,它不仅有利于对蓄意性攻击进行预防,而且有助于

交通运输网络设计问题的解决,即如何将有限的资源最有效地应用到网络改扩建或新工程中.复杂网络的

研究成果提供了确定节点重要度的一些方法[1󰀁3],但这些方法只是从拓扑结构上分析节点重要度,交通网

络网络的实质是复杂加权网络,它的节点重要度评价必须考虑节点和路段的阻抗及运输能力.本文尝试从更全面的角度对节点重要度进行评价,建立评价指标的基本思想是根据节点的交通分担率及失效后果来

界定节点的重要度.评价方法基本上有两种,一种是直接法,另一种是删除法.直接法用节点在交通运输网

络中承担交通活动的强度即交通分担率来衡量节点的重要度.它基于这样一个假设,即节点的重要度等价

于该节点与其他节点的连接而使其具有的显著性.评价方法的基本思路是从网络中寻找某种有价值的属

性信息,如连接度、最短路、能力、阻抗等,来凸显节点间的差异,也就是说,充分反映出节点在网络中的位

置特性,将网络节点的显著性进行放大!来定义节点的重要度.删除法用从路网中移除某一个节点后路网参数的变化来评价该节点的重要度,其基本假设是:节点移除后对网络整体效益的影响与该节点的重要度