基于K-shell的复杂网络关键节点识别方法

针对复杂网络中关键节点识别方法的分辨率和准确性不足的问题，该文提出了一种基于K-shell的复杂网络关键节点识别方法（K-shell based key node recognition method, KBKNR）。首先，采用K-shell方法将网络分层，获取每个节点的K壳（K-shell,K_s）值，通过K_s值衡量复杂网络全局结构的影响。其次，提出综合度（comprehensive degree, CD）的概念，并设定可动态调整的影响系数μ_i,通过平衡邻居节点和次邻居节点的不同影响程度，获取每个节点的综合度。在该方法中，当节点K_s值相同时，综合度较大的节点更重要。对比几种经典关键节点识别方法和一种风险评估方法，实验结果表明，该方法能够有效识别关键节点，在不同复杂网络中具有较高的准确率和分辨率。除此之外，KBKNR方法可以为网络节点的风险评估、重要节点保护和网络中节点的风险处置优先级排序提供依据。