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An Algorithm for Critical Nodes Problem in Social Networks Based on Owen Value

机译:基于欧文值的社交网络关键节点问题算法

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摘要

Discovering critical nodes in social networks has many important applications. For finding out the critical nodes and considering the widespread community structure in social networks, we obtain each node's marginal contribution by Owen value. And then we can give a method for the solution of the critical node problem. We validate the feasibility and effectiveness of our method on two synthetic datasets and six real datasets. At the same time, the result obtained by using our method to analyze the terrorist network is in line with the actual situation.
机译:在社交网络中发现关键节点具有许多重要的应用。为了找出关键节点并考虑社交网络中广泛的社区结构,我们通过欧文值获得每个节点的边际贡献。然后我们可以给出一种解决关键节点问题的方法。我们在两个综合数据集和六个真实数据集上验证了我们方法的可行性和有效性。同时,使用我们的方法对恐怖网络进行分析得到的结果与实际情况相吻合。

著录项

  • 期刊名称 other
  • 作者

    Xue-Guang Wang;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(2014),-1
  • 年度 -1
  • 页码 414717
  • 总页数 8
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

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