-
公开(公告)号：CN116959745A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310970865.X
申请日：2023-08-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的传染病网络关键节点识别方法，包括以下步骤：1、通过传统SIR传染病模型在生成网络上模拟病毒传播过程，构建训练数据标签；2、挑选使Kendall系数与步骤1中运算得到的得分最高的特征组合，将挑选出来的网络特征输入到引入了多个图注意力层的注意力模型中，在多种人工网络中进行训练，以得到每个节点更具适用性的重要性分数排名；3、考虑“富人俱乐部”效应，将得到的排序序列，通过基于距离为2‑hop的节点选择算法，挑选使影响范围进一步扩大的节点集。本发明为复杂网络中的关键节点识别提供了一种新的思路和工具，为网络优化和风险防范提供了科学依据。
Search Results
1
records
(took 0.02 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
