Chen 等考虑节点最近邻居和次近邻居的度信息, 定义了一个多级邻居信息指标(local centrality), 来对网络中节点的重要性排序。其中Γ (i) 为节点i 最近邻居集合, Γ ( j) 为节点j 最近邻居集合, N(u) 为节点u 最近邻居数和次近邻居数之和。R语言算法：################################################################CreatedDt...

度（或度中心性）是复杂网络中衡量节点重要性最直观的指标，也是最简单的节点重要性排序算法。一个节点的度值越大，则越重要。节点i 的度(Degree) 定义为该节点的邻居数目。王建伟等认为网络中节点的重要性不但与自身的信息具有一定的关系, 而且与该节点邻居节点的度也存在一定的关联, 即节点的度及其邻居节点的度越大, 节点就越重...

在复杂网络节点影响力和社区发现的研究中，一个重要的问题是识别传播中最有影响力的节点，挖掘具有影响力的节点并对影响力节点进行排序等研究成为很多学者亟待研究的难题。用拓扑结构来度量节点的影响力成为一种常见的做法。现有的基于拓扑结构的节点重要度度量方法包括：基于局部属性的度量，基于全局属性的度量，基于随机游走的度...