【摘 要】
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在复杂网络中准确识别影响力节点，对网络管理、网络安全至关重要。局部中心性方法简明易用，但忽略了邻居节点间的拓扑关系，不能提供全局最优结果。提出了一种关联节点连边关系和拓扑结构的重要节点评估方法，该方法首先综合应用H指数和信息熵对节点进行评估，在此基础上代入节点的结构洞特征，即在关注节点自身质量和邻居节点信息量的同时，考虑了其“桥接”属性。采用SIR模型对算法进行验证，应用Kendall相关系数、互
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（No.61875054）； 移动专用网络国家工程研究中心项目（No.BJTU20221102）；
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在复杂网络中准确识别影响力节点，对网络管理、网络安全至关重要。局部中心性方法简明易用，但忽略了邻居节点间的拓扑关系，不能提供全局最优结果。提出了一种关联节点连边关系和拓扑结构的重要节点评估方法，该方法首先综合应用H指数和信息熵对节点进行评估，在此基础上代入节点的结构洞特征，即在关注节点自身质量和邻居节点信息量的同时，考虑了其“桥接”属性。采用SIR模型对算法进行验证，应用Kendall相关系数、互补累积分布函数以及传播影响力来验证算法的有效性与适用性，在6个真实网络数据集上的仿真结果表明，在识别和排序网络中的关键节点上所提算法比传统中心性算法更准确。
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