基于PageRank的有向加权复杂网络节点重要性评估方法

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基于复杂网络异质性的节点重要性评估方法

2017 年软件2017, Vol.38, No.4第 3 8 卷第 4 期 COMPUTER ENGINEERING&SOFTWARE国际 IT传媒品牌基金项玛办文基于复杂网络异质性的节点重要性评估方法黄加增(福建农林大学东方学院，福建福州350017 )摘要：对于复杂网絡的结构特殊性，用加权拓扑熵为理论基础，提出了基于复杂网络结构异质性变化率的节点重要程度评估方法。

首先，本文给出了复杂网络加权拓扑熵的概念，阐述了基于B B V网絡的反向演化原理，其次，在反向演化原理的基础上提出了节点重要程度取决于网絡结构异质性变化率的观点，并提出了网络割点的异质性变化率的计算方法；最后，以一个例子来说明节点重要程度的评估过程，并对特殊节点进行了处理分析。

关键词：复杂网絡，加权网絡，加权拓扑熵，异质性变化率，节点重要程度评估中图分类号：TP393.01 文献标识码：A D OI:10.3969/j.issn.l003-6970.2017.04.014本文著录格式：黄加增.基于复杂网絡异质性的节点重要性评估方法[J].软件，2017, 38 (4): 77-84 Node Importance Evaluation Method Based on the Heterogeneity of Complex NetworksHUANG Jia-zeng(Dongfang College, Fujian Agriculture and Forestry University, Fujian, Fuzhou350017)[Abstmct]:For the special stmctoe of complex networks,weighted topological entropy theory,evaluation method of node important degree of heterogeneity of complex network structure based on the rate of change is proposed. Firstly,this paper gives the concept of weighted complex network topological entropy,elaborated the BBV network based on evolution principle,secondly,based on the principle of reverse evolution the proposed node important degree depends on the heterogeneity of network structure change rate of view,and puts forward the calculating method of heterogeneous change network cut point rate;finally,with an example to illustrate the evaluation process of node important degree,and the special nodes were analyzed.【Key words】：Complex network;Weighted network;Weighted topological entropy;Heterogeneity change rate; Node importance evaluation0引言研究复杂网络节点重要性方法主要有两种：社会网络分析方法和系统科学方法。

基于多特征融合的复杂网络节点重要性排序研究

基于多特征融合的复杂网络节点重要性排序研究1. 内容概述本研究旨在探讨基于多特征融合的复杂网络节点重要性排序方法。

随着互联网和物联网技术的快速发展，复杂网络在各个领域中得到了广泛应用，如社交网络、生物网络、交通网络等。

在这些复杂网络中，节点的重要性排序对于分析网络结构、预测网络行为以及优化网络资源配置具有重要意义。

研究如何对复杂网络中的节点进行有效排序，以便更好地理解和利用这些网络成为了当前研究的热点之一。

本研究首先通过对复杂网络的基本概念和特性进行分析，明确了节点重要性排序的研究背景和意义。

从多特征融合的角度出发，提出了一种基于多特征融合的复杂网络节点重要性排序方法。

该方法通过综合考虑节点的各种特征信息，如度中心性、聚类系数、介数中心性等，实现了对节点重要性的更准确评估。

为了提高排序的稳定性和可靠性，本研究还引入了权重分配策略和动态调整机制，使得节点重要性排序结果能够随着网络状态的变化而自动调整。

通过实际案例分析验证了所提出的方法的有效性，实验结果表明，基于多特征融合的复杂网络节点重要性排序方法能够有效地提取节点的特征信息，并生成合理的节点重要性排序结果。

本研究还对所提出的方法进行了进一步的优化和改进，以提高其在实际应用中的性能。

1.1 研究背景随着复杂网络的不断发展和应用，节点重要性排序问题逐渐成为研究的热点。

在现实世界中，许多问题都涉及到多个因素的影响，如社交网络中的人际关系、交通网络中的路径选择等。

如何从多个特征中提取节点的重要性成为了解决这类问题的关键。

传统的节点重要性排序方法主要依赖于单一特征或少数几个特征来衡量节点的重要性。

这些方法往往忽略了其他潜在的重要信息，导致排序结果的准确性和可靠性有限。

为了克服这一局限性，本文提出了一种基于多特征融合的方法，以提高节点重要性排序的准确性和鲁棒性。

多特征融合是指将多个特征进行整合，形成一个新的特征空间，然后在这个新的特征空间中对节点进行重要性排序。

基于复杂网络理论的加权供应链网络节点重要度评价

供应链管理物流技术2019年第38卷第1期（总第388期）doi:10.3969/j.issn.1005-152X.2019.01.019基于复杂网络理论的加权供应链网络节点重要度评价王海燕，赵宗可(武汉理工大学交通学院，湖北武汉430063)［摘要］对供应链网络中的节点进行重要度评价是提高网络稳定性和抗毁性的重要途径。

为了评价供应链网络中的节点重要度，构建了一种加权供应链网络节点重要度评价模型：该模型以三角模糊数的方法确定网络权值，从全局重要性和局部重要性两个角度，考虑网络效率、节点间的重要度贡献，建立重要度评价矩阵计算中节点的重要度"通过对煤炭供应链进行节点企业重要度的计算和分析，证明了该方法的客观性、有效性和可行性，为供应链中节点企业重要度评价提供了更加客观和准确的评价方法。

［关键词］复杂网络；加权供应链网络;重要度贡献；节点重要度［中图分类号］F274；F224.0［文献标识码］A［文章编号］1005-152X(2019)01-0104-07Evaluation of Node Importance of Weighted Supply Chain Network Based on Complex Network TheoryWang Haivan,Zhao Zongke(School of Transportation,Wuhan University of Technology,Wuhan430063.China)Abstract：In order to evaluate the importance cf lhe nodes in a supply cluiin network,a weighted supply chain network node importance evaluation model is constructed.The model could determine the weight of the network using the triangular fuzzy number.Then,from the angleof global importance and local importance,the network efficiency and the importance contribution hetween the nodes are studied and theimportance of the middle node is calculated using an importance evaluation matrix.At the end,through the calculation and analysis of theimportance of the nodal enterprises in the real supply chain,and by comparing the betweenness method and the nodal contraction method,the objective validity and feasibility of the method is proved.Keywords：complex network:weighted supply chain network;importance contribution;node importance1引言随着生产工艺全球化和专业化的发展，企业之间协同合作.联系日益密切，供应链网络呈现出复杂化和多样化的特点，导致供应链可能会因内外部的微小扰动而发生动荡甚至断裂。

网络中节点重要性评价

社会网络分析
3.计算用gst,i 表示节点对s和 t最短路径经过i点的路径 n s t 数，nst表示节点s和节点t之间存在所有最短路径的路径数，则节点i的中间中心度：
复杂网络
网络流中心性（Flow Centrality) 1.定义是按照节点在网络流中起到的作用来衡量节点的重要性，他只强调节点的参与程度，而不要求一定是最优化，因此他只是中间中心性方法的一种推广，把节点对其他非最短路策略下的参与也计算在内。
复杂网络
节点融合法（节点收缩法）
将节点的平均路径和节点个数乘积的倒数定义为网络凝聚度，用每个节点融合后的网络凝聚度来评价节点重要性。网络凝聚度越大，重要性越高。
复杂网络
节点孤立法
当某个节点在被破坏或是失效时，该节点无法与其他节点连通，但是不能像其他节点融合法或是节点删除法那样，忽略它对网络的影响。因为其他节点仍然尝试与该节点连通，会增加一定的网络负担，使得网络通信的总路径增加。
复杂网络
复杂网络是近几年科学研究发现的一种介于规则网络和随机网络之间的一种更接近于真实网络的一种网络模型。复杂网络最典型的特征是小世界现象和无标度特征。小世界现象说明了规模很大的网络的任意两个节点之间存在最短路径；无标度特征则揭示了真实网络的结构符合幂率分布的事实。
复杂网络
引文网络是复杂网络复杂网络中许多发现重要节点的方法可以用到引文网络中发现重要文献
复杂网络
随机行走中心性（Random Walk Centrality） 1.定义随机行走模型的提出基于一个多数网络的事实，网络节点对网络的整体特性是未知的，这样就使得对整体网络选择最优不可能
复杂网络
2.计算
(a)构建关系矩阵L=D-A．其中，A为目标网络的邻接矩阵，D为节点度组成的对角矩阵． (b)变换矩阵，把L矩阵去掉最后一行和最后一列，变成可逆矩阵． (c)求L矩阵的逆矩阵L-1。，在L 基础上添加元素全为0的一行一列，构成新矩阵T

复杂网络节点重要性评价研究-何建军

概率转移矩阵构造
对节点相似度矩阵进行归一化处理得到概率转移矩阵。（前图）
NodeRank值计算
采用Floyd-warshall算法求取中心度
NodeRank M tran NodeRank (1 ) Closeness n1
Sum (Closeness n1 )
PR(1)=(1/5)*PR(2) PR(2)=PR(1)+(1/2)*PR(3) +(1/2)*PR(4)+ (1/3)*PR(5) PR(3)=(1/4)*PR(2)+(1/2)*PR(6) ……………
PR( j ) PR(i) D(i) (1 ) j i N ( j ) e D() , e [1,1, ,1]T 1 N N
网络平均度:
网络所有节点度的平均值
度分布(BA Model;N=1000,m=m0=2,4,6 8)
度分布(Sim-NodeRank)
度分布(FieldTheory-NodeRank)
平均路径长度(m=m0=7)
平均路径长度(m=m0=7)
聚类系数(m=m0=7)
聚类系数(m=m0=7)
30 39 40 29 38 36 31 26 32 34 33 35 24 27 23 25 17 10 22 15 16 7 8 9 28 19 37 20 11 4 18 14 5 13 21 12 2 3 1 6
空手道俱乐部网络
26 25 24 30 27 33 29 16 9 5 31 34 21 14 23 20 10 4 13 15 8 18 3 2 12 1 22 7 11 28 32 6 17
ki i k j
j
基于节点重要性的网络演化模型

一种基于互信息的复杂网络节点重要性评估方法

一种基于互信息的复杂网络节点重要性评估方法张翼;刘玉华;许凯华;骆珍荣【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2011(38)6【摘要】在复杂网络中,如何量化节点的重要性是一个基本问题.首先阐述了现有的计算方法,在此基础上提出了一种基于互信息的节点重要性评估方法.该方法揭示了网络拓扑结构特性,准确反映了节点的相对重要程度.对该方法进行了实验论证,并与现有方法进行了分析比较,结果表明基于互信息的评估方法简单有效,特别适用于大型复杂网络节点重要性的评估.%In complex networks,how to quantify the importance of the node is a basic problem. First elaborated some of the existing computational method, then proposed an evaluation method for node importance based on mutual information. This method precisely reveals topology characteristic of the network, reflecting the relative importance of nodes.The experiment on the comparison and the analysis with other methods shows that the evaluation method based on mutual information is simple and effective, it is suitable for evaluating the node importance in large-scale complex networks.【总页数】3页(P88-89,109)【作者】张翼;刘玉华;许凯华;骆珍荣【作者单位】华中师范大学计算机科学系,武汉,430079;华中师范大学计算机科学系,武汉,430079;华中师范大学物理科学与技术学院,武汉,430079;华中师范大学计算机科学系,武汉,430079【正文语种】中文【中图分类】TP393.01【相关文献】1.基于PageRank的有向加权复杂网络节点重要性评估方法 [J], 张琨;李配配;朱保平;胡满玉2.基于负载流的点加权复杂网络节点重要性评估方法研究 [J], 杨宏伟;张勇;王焕坤;刘艺3.基于复杂网络异质性的节点重要性评估方法 [J], 黄加增4.一种新的复杂网络节点重要性评估方法 [J], 张宪立;唐建新5.基于Tsallis熵的复杂网络节点重要性评估方法 [J], 杨松青;蒋沅;童天驰;严玉为;淦各升因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于熵的节点重要度评估方法

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）12-01-04Entropy based node importance evaluation methodPan 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，the degree， attraction rate and transmission rate of the node are comprehensively calculated by entropy method， and the comprehensive evaluation index of node importance is obtained. The algorithm considers both the importance of nodes themselves and the relative importance of neighboring nodes. The reliability of the method is verified by simulation experiments on ARPA network and social network.Key words： node importance; entropy method; directed weighted network; EnRank algorithm0 引言近年來，复杂网络的理论研究吸引了来自复杂性科学、信息科学、经济学、社会学、生物信息学等相关领域的大量研究者。

PageRank算法

PageRank算法1. PageRank算法概述PageRank,即⽹页排名，⼜称⽹页级别、Google左側排名或佩奇排名。

是Google创始⼈拉⾥·佩奇和谢尔盖·布林于1997年构建早期的搜索系统原型时提出的链接分析算法，⾃从Google在商业上获得空前的成功后，该算法也成为其他搜索引擎和学术界⼗分关注的计算模型。

眼下许多重要的链接分析算法都是在PageRank算法基础上衍⽣出来的。

PageRank是Google⽤于⽤来标识⽹页的等级/重要性的⼀种⽅法，是Google⽤来衡量⼀个站点的好坏的唯⼀标准。

在揉合了诸如Title标识和Keywords标识等全部其他因素之后，Google通过PageRank来调整结果，使那些更具“等级/重要性”的⽹页在搜索结果中另站点排名获得提升，从⽽提⾼搜索结果的相关性和质量。

其级别从0到10级，10级为满分。

PR值越⾼说明该⽹页越受欢迎（越重要）。

⽐如：⼀个PR值为1的站点表明这个站点不太具有流⾏度，⽽PR值为7到10则表明这个站点很受欢迎（或者说极其重要）。

⼀般PR值达到4，就算是⼀个不错的站点了。

Google把⾃⼰的站点的PR值定到10，这说明Google这个站点是很受欢迎的，也能够说这个站点很重要。

2. 从⼊链数量到 PageRank在PageRank提出之前，已经有研究者提出利⽤⽹页的⼊链数量来进⾏链接分析计算，这样的⼊链⽅法如果⼀个⽹页的⼊链越多，则该⽹页越重要。

早期的⾮常多搜索引擎也採纳了⼊链数量作为链接分析⽅法，对于搜索引擎效果提升也有较明显的效果。

PageRank除了考虑到⼊链数量的影响，还參考了⽹页质量因素，两者相结合获得了更好的⽹页重要性评价标准。

对于某个互联⽹⽹页A来说，该⽹页PageRank的计算基于下⾯两个基本如果：数量如果：在Web图模型中，如果⼀个页⾯节点接收到的其它⽹页指向的⼊链数量越多，那么这个页⾯越重要。

sknetwork 中的pagerank 函数实现

sknetwork 是一个用于复杂网络分析的 Python 库，它提供了一系列的函数和工具，用于网络数据的处理、分析和可视化。

其中，pagerank 函数是 sknetwork 中的一个重要功能，它是基于PageRank 算法实现的，用于计算网络中节点的重要性。

本文将详细介绍 sknetwork 中的 pagerank 函数的实现原理，并介绍其在复杂网络分析中的应用。

一、pagerank 算法简介pagerank 算法是由 Google 公司创始人之一 Larry Page 和 Sergey Brin 在1996年提出的，用于衡量网络中节点的重要性。

其基本思想是，一个网页的重要性不仅取决于它被其他网页所信息的数量，还取决于信息到它的网页的重要性。

通过迭代计算，pagerank 算法可以得到一个网页的相对重要性的数值，从而用于搜索引擎的排名和相关推荐等应用。

二、sknetwork 中的 pagerank 函数sknetwork 中的 pagerank 函数是基于 pagerank 算法实现的，用于计算网络中节点的重要性。

其基本用法如下：```pythonfrom sknetwork.ranking import PageRankpagerank = PageRank()scores = pagerank.fit_transform(adjacency)```其中，adjacency 是网络的邻接矩阵，scores 是每个节点的pagerank 值。

在 sknetwork 中，pagerank 函数的实现主要包括以下几个步骤：1. 初始化：设置初始的节点重要性值，通常为均匀分布或随机分布。

2. 迭代计算：根据pagerank 算法的迭代公式，更新节点的重要性值。

3. 收敛判定：当节点的重要性值收敛或达到迭代次数限制时，停止迭代计算。

三、pagerank 函数的实现原理pagerank 函数的实现原理主要是基于 pagerank 算法的数学模型。

复杂网络中的节点与边的重要性评估研究

复杂网络中的节点与边的重要性评估研究随着社交网络、交通网络、信息网络等复杂网络的快速发展，人们对于网络中节点和边的重要性评估的研究变得越来越重要。

在复杂网络中，信息传播、疾病传播、网络崩溃等现象的发生和传播往往与节点和边的属性息息相关。

因此，准确评估节点和边的重要性对于网络科学和实际应用具有重要意义。

在复杂网络中，节点的重要性评估一般通过度中心性（degree centrality）来衡量。

度中心性反映了节点在网络中的连接程度，即节点与其他节点之间的连边数量。

度中心性高的节点往往具有更多的连接，因此在信息传播和网络崩溃中所起的作用更为重要。

而边的重要性评估则可以通过介数中心性（betweenness centrality）来衡量。

介数中心性反映了边在网络中作为信息传播的桥梁的重要程度。

具有高介数中心性的边在信息传播和疾病传播中扮演着关键角色，而如果这些边被移除，网络的连通性往往会显著降低。

除了度中心性和介数中心性之外，还有其他方法可以评估节点和边的重要性。

例如，特征向量中心性（eigenvector centrality）可以通过考虑节点与其邻居节点之间的关系来评估节点的重要性。

如果某个节点与其他重要节点有较强的连接，那么它的特征向量中心性将更高。

此外，在网络中还存在一些其他的中心性指标，如接近中心性（closeness centrality）、网络影响力（network influence）等，用于评估节点和边的重要性。

然而，复杂网络中的节点和边的重要性评估也存在一些挑战和问题。

首先，对于大规模网络来说，计算所有节点和边的中心性指标是非常耗时的。

针对这个问题，研究者们提出了一些基于采样的方法，通过计算子图的中心性指标来近似整个网络的评估结果。

其次，在某些网络中，节点和边的重要性可能受到其他因素的影响。

例如，在社交网络中，影响力和重要性经常是相互关联的，一个有影响力的用户不一定是网络中最重要的节点。

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Ｖｏ１．４５Ｎｏ．３
Ｊｕｎ．２０１３
基于ＰａｇｅＲａｎｋ的有向加权复杂网络节点重要性评估方法
张琨李配配朱保平胡满玉
（南京理工大学计算机科学与工程学院，南京，２１００９４）
摘要：现有复杂网络节点重要性评估研究主要集中在无向、无权复杂网络上，未能全面客观反映真实复杂网络的
情况。本文基于有向加权复杂网络模型，借鉴ＰａｇｅＲａｎｋ排名算法，并结合复杂网络节点重要性评估特点，提出
Ｂａｓｅｄｏｎｄｉｒｅｃｔｅｄ — ｗｅｉｇｈｔｅｄｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌ，ｔｈｅＰａｇｅＲａｎｋｒａｎｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｅｖａｌｕａｔｉｏｎｆｏｒｎｏｄｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｏｆｔｈｅｄｉｒｅｃｔｅｄ — ｗｅｉｇｈｔｅｄｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋ，ａｎｅｗｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｎａｍｅｄＤＷＣＮ —ＮｏｄｅＲａｎｋｆｏｒｎｏｄｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅａｎｄｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｒｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ．Ｂｅｓｉｄｅｓｔｈｅｌｏｃａｌｌｉｎｋｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｄｅｘｃａｎｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｗｈｏｌｅｌｉｎｋｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｏｎｎｏｄｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｉｎｄｉｒｅｃｔｅｄ — ｗｅｉｇｈｔｅｄｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓｆｒｏｍｔｈｅｇｌｏｂａｌｖｉｅｗ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｕｎｓｏｎｔｈｅｄａｔａｓｅｔｏｆｒｅａｌｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏ — ｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｍａｙｑｕｉｃｋｌｙ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｅｖａｌｕａｔｅｎｏｄｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｉｎｄｉｒｅｃｔｅｄ～ｗｅｉｇｈｔｅｄｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔ — ｗｏｒｋｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓ；ｎｏｄｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ；ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ；ＰａｇｅＲａｎｋ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｎｏｄｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｉｎｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｍａｉｎｌｙｆｏｃｕｓｏｎｕｎｄｉ —
ＺｈａｎｇＫｕｎ，ＬｉＰｅｉｐｅｉ，ＺｈｕＢａｏｐｉｎｇ，ＨｕＭａｎｙｕ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ，２１００９４，Ｃｈｉｎａ）
ｒｅｃｔｅｄａｎｄｕｎｗｅｉｇｈｔｅｄｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓ，ａｎｄｃａｎｎｏｔｒｅｆｌｅｃｔｏｂｊｅｃｔｉｖｅｌｙｔｈｅｒｅａｌｉｔｙｏｆｒｅａｌｗｏｒｌｄｓｔａｔｕｓ．
第４５卷第３期
２０１３年６月
南京航空航天大学学报
＆ＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃＳＪｏｕｒｎａｌｏｆｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
ＥｖａｌｕａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｆｏｒＮｏｄｅＩｍｐｏｒｔａｎｃｅｉｎＤｉｒｅｃｔｅｄ — Ｗｅｉｇｈｔｅｄ
ＣｏｍｐｌｅｘＮｅｔｗｏｒｋｓＢａｓｅｄｏｎＰａｇｅＲａｎｋ
节点重要性评估的新指标 —— ＤｗＣＮ— ＮｏｄｅＲａｎｋ和相应评估方法，该指标既反映出节点局部连接的特性，复杂网络中整体链接关系对节点重要性的影响。采用真实的复杂网络数据集所进行的仿
真实验结果表明，该方法能快速、有效地评估有向加权复杂网络节点的重要性，提高了复杂网络节点重要性评估
的实用价值。
关键词：复杂网络；节点重要性；评估方法；ＰａｇｅＲａｎｋ中图分类号：ＴＰ３９３文献标志码：Ａ文章编号：１００５ — ２６１５（２０１３）０３ — ０４２９ — ０６