【摘 要】
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复杂网络间节点匹配在很多领域中均具有重要现实意义。然而，传统的节点匹配算法通常只利用网络的局部拓扑信息，在对拥有高对称性的真实网络作用时往往会失效。为了克服这一缺点
【基金项目】
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国家自然科学基金（61004097,61273232）
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复杂网络间节点匹配在很多领域中均具有重要现实意义。然而，传统的节点匹配算法通常只利用网络的局部拓扑信息，在对拥有高对称性的真实网络作用时往往会失效。为了克服这一缺点，我们近期利用网络拓扑信息和连边权重信息，提出了一种新型的同时来计算不同网络间节点相似度的方法，并在此基础上设计了一种加权迭代节点匹配算法。将该算法在高度拓扑对称仿真网络对和真实中英文语言网络对上分别进行了测试，结果表明加权迭代节点匹配算法在此类网络上优于纯拓扑迭代节点匹配算法。
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