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介度中心和PageRank算法应用场景分析
王敏1; 曹宝香1; 王蕾2; 冯晓兵2
2015
发表期刊计算机工程
ISSN1000-3428
卷号41.0期号:012页码:299
摘要在复杂网络中,一般按照需求选取合适的关键点发现算法,常用的关键点发现算法分别是介度中心算法和PageRank算法。为了在特定应用场景下选取合适的关键点发现算法,选择7种不同类型网络下的16个真实数据集,分析比较介度中心算法和PageRank算法在这些数据集上得到的关键点集合的差异,总结出2种关键点发现算法的应用场景。实验结果表明,介度中心算法适用于对整个网络影响力较大的关键点应用场景,PageRank算法适用于某个领域内熟知度较高的关键点应用场景。
关键词关键点 介度中心算法 PageRank算法 差异 领域 应用场景
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/35082
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.曲阜师范大学
2.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
王敏,曹宝香,王蕾,等. 介度中心和PageRank算法应用场景分析[J]. 计算机工程,2015,41.0(012):299.
APA 王敏,曹宝香,王蕾,&冯晓兵.(2015).介度中心和PageRank算法应用场景分析.计算机工程,41.0(012),299.
MLA 王敏,et al."介度中心和PageRank算法应用场景分析".计算机工程 41.0.012(2015):299.
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