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Cascade Kronecker neuro-fuzzy network based influential node identification
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DOI：10.1016/j.asoc.2025.113015.png)
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摘要
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信息技术的快速发展导致了日益复杂的网络，使得谣言和疾病的传播更难管理。高效准确地识别关键节点对于预测和控制网络动态至关重要。现有方法往往未能考虑边的影响或依赖全局网络配置，导致准确性降低和计算成本高。本文引入级联克罗内克神经模糊网络（KNFN）用于关键节点识别。首先，基于弦距离介数、介数中心性（BC）、节点紧密性和度中心性（DC）完成初始关键节点识别。然后，利用弦距离进行社区创建。此外，考虑社区特征，并根据这些特征进行社区检测。社区检测采用级联KNFN，该网络是深度克罗内克网络（DKN）与级联神经模糊网络（NFN）的结合。最后，通过利用弦距离识别需要合并的社区。评估基于弦距离介数和通信成本进行，级联KNFN获得了0.624的弦距离介数和1.046的通信成本。本研究为管理复杂网络和改进动态系统中的预测与控制提供了稳健的框架。
Keyword:
Deep kronecker network (DKN)
Cascade neuro-fuzzy network (NFN)
Influential node
Community creation
Chord distance
期刊
IF:
6.6
论文数:
1.4W
被引数:
4.8W
机构
引用论文
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