文章导读
总览 评价 陈国强 * ， 王宇平 （ 西安电子科技大学计算机学院,西安,710071； ） 摘要： 基于网络中信息流动的理论，提出了基于信息流的复杂网络中心性测度，该测度不仅适合连通网络，也适合不连通网络。所提测度克服了标准中心性测度的缺点。通过人工网络和
陈国强*， 王宇平
（
西安电子科技大学计算机学院,西安,710071； ）
摘要：
基于网络中信息流动的理论，提出了基于信息流的复杂网络中心性测度，该测度不仅适合连通网络，也适合不连通网络。所提测度克服了标准中心性测度的缺点。通过人工网络和现实网络实验分析表明，所提测度比标准中心性测度性能更加优越。
关键词：
复杂网络；中心性度量；信息流中心性
CHEN Guoqiang1,*， WANG Yuping2,
（
1、 School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi'an 710071, China.； 2、School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi'an 710071, China.； ）
Abstract：
A new centrality measure for complex networks, called information flow centrality, is proposed in this paper. This centrality measure is based on the concept of the information flow in networks. It can be applicable to not only the connect networks, but also the disconnect networks. Moreover, it overcomes some disadvantages of several often used centrality measures. The performance of the proposed measure is compared with the standard centrality measures using a classic dataset and the results indicate the proposed measure performs more reasonable.
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