随机高阶网络中影响力节点识别的研究方法和系统
技术特征：
1.随机高阶网络中影响力节点识别的研究方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的随机高阶网络中影响力节点识别的研究方法，其特征在于，所述构建随机高阶网络的过程主要为：根据不同单纯形结构，赋予不同的连接概率，构建出一种包含1-单纯形、2-单纯形、3-单纯形结构的维度d＝3的随机高阶网络，所述构建随机高阶网络的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的随机高阶网络中影响力节点识别的研究方法，其特征在于，扩展影响力节点识别指标eii定义为下式：
4.根据权利要求3所述的随机高阶网络中影响力节点识别的研究方法，其特征在于，加权扩展影响力节点识别指标weii定义为下式：
5.根据权利要求4所述的随机高阶网络中影响力节点识别的研究方法，其特征在于，所述将所提的两种影响力节点识别指标及基础指标度中心性指标通过网络鲁棒性进行评估和验证，证明所提指标的有效性和准确性的步骤包括：
6.随机高阶网络中影响力节点识别的研究系统，其特征在于，所述系统包括：
技术总结
本发明涉及随机高阶网络中影响力节点识别的研究方法和系统，所述方法包括：构建随机高阶网络；提出基于节点度中心性指标DC的扩展影响力节点识别指标EII和加权扩展影响力节点识别指标WEII；将所提的两种节点识别指标及基础指标度中心性通过网络鲁棒性进行评估和验证，证明所提指标的有效性和准确性。本发明通过构建随机高阶网络和所提节点识别指标，应用于所述高阶网络，并通过网络鲁棒性指标评估所提指标的合理性。最后，在仿真实验下得到了有效的实验结果，进一步说明本发明的研究结果有助于理解和探究更符合现实高阶系统的重要节点挖掘工作。
技术研发人员：马秀娟,何祯,马福祥
受保护的技术使用者：青海师范大学
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5
文档序号 :
【 40239460 】
技术研发人员：马秀娟,何祯,马福祥
技术所有人：青海师范大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
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