基于人工智能方法的信息传播网络重要节点识别

作     者：汪超 马亮亮 张凯伦 王璐 Wang Chao;Ma Liangliang;Zhang Kailun;Wang Lu

作者机构：安徽工程大学建筑工程学院安徽芜湖 安徽工业大学复杂系统多学科管理与控制重点实验室安徽马鞍山 

基　　金：安徽省哲学社会科学规划项目研究成果 项目编号:AHSKQ2021D116 

出 版 物：《科学技术创新》 (Scientific and Technological Innovation)

年 卷 期：2023年第27期

页      码：93-96页

摘      要：为了控制信息传播的方向,选择关键的网络节点变得极为重要。本文首先在线性阈值信息传播模型的基础上,设计了一种基于径向基函数神经网络的影响力最大化分类器。其次,利用人工兔子智能方法进行了重要节点的数据挖掘。通过相关的仿真结果表明,所提出的RBF分类预测器具有高精度,而采用兔子优化算法来识别重要节点的可行性也得到了一定的验证。

主 题 词：信息传播网络 重要节点 RBF神经网络 人工智能方法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-1328.2023.27.025

馆 藏 号：203124308...