计算机应用

作者：邵豪, 王伦文, 邓健

单位：1. 国防科技大学 电子对抗学院, 合肥 230037;2. 陆军工程大学石家庄校区 二系, 石家庄 050003

关键词：动态网络,重要节点,h指数,H运算,K-shell,邻居节点

基金：国防科技创新特区项目（17-H863-01-ZT-003-204-03）。

传统K-shell网络重要节点识别方法迭代时需网络全局拓扑信息，而且难以应用于动态网络。为解决该问题，提出基于邻域优先异步H运算的动态网络重要节点识别方法。首先，证明该算法收敛于Ks值，其次以各节点的度作为h指数初始值；然后，通过节点h指数排序和邻居节点h指数变化选择更新节点，同时针对动态网络节点的增减数目和最大度，修改h指数适应拓扑变化，直至算法收敛并找到重要节点。仿真实验结果表明，该方法通过邻居节点局部信息且以更高效率找到动态网络的重要节点，收敛时间在静态网络中较随机选择更新节点法与变化邻居选点法分别下降77.4%和28.3%，在网络拓扑变化后分别下降84.3%和38.8%。

来源：2019年第9期

《计算机应用》期刊编辑部

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