公开(公告)号：CN105335892A

公开(公告)日：2016-02-17

申请号：CN201510732810.0

申请日：2015-10-30

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 朱梓嫣 ,  顾亦然 ,  孟繁荣

IPC: G06Q50/00

CPC classification number: G06Q50/01

Abstract: 本发明公开了一种社交网络重要用户发现的实现方法，该方法在求解网络中不同用户相互影响的能力时，提出节点相似度来衡量节点受其邻居节点的影响大小，综合考虑节点的局部影响力和全局影响力，得到节点的重要性。本发明的优点：1)采用了LeaderRank算法作为改进的算法，避免了如PageRank算法陷入悬挂节点的可能，并且提高了算法的收敛速度。2)节点相似度计算考虑节点的入边和出边。3)综合考虑了节点的局部和全局作用，提高了算法的准确性。

公开(公告)号：CN105761153A

公开(公告)日：2016-07-13

申请号：CN201610191665.4

申请日：2016-03-30

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 朱梓嫣 ,  顾亦然 ,  孟繁荣

IPC: G06Q50/00 ,  H04L12/58

CPC classification number: H04L51/32 ,  G06Q50/01

Abstract: 本发明公开了一种加权网络重要用户发现的实现方法，该方法在求解网络中不同用户相互影响的能力时，引入节点的二层邻居节点拓扑来定义节点维持连边关系花销，该方法综合考虑节点桥接重要度和节点中心性，得到节点的重要性。该方法采用了结构洞理论来衡量节点的重要度，充分考虑节点的中心性，引入了节点的二层邻居拓扑，区分不同性质桥接点重要性。该方法综合考虑了节点的桥接和中心性作用，提高了算法的准确性。