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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《南京航空航天大学学报(社会科学版)》2016年第1期42-46,共5页Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics(Social Sciences)
基 金:中央高校基本科研业务费专项资金资助(2013W19)
摘 要:在社会网络进行分析时,社会网络的节点排名具有非常高的现实价值。然而,当采用不同的方法或度量标准进行社会网络分析时,往往会得到关于节点的不同排名结果。通过把基于熵权的TOPSIS改进算法应用于社会网络节点影响力的评估当中,用熵理论处理社会网络中节点的中心性(Centrality)信息,从而确定各类中心性(Centrality)在决定节点影响力排名上的权重,然后将获得的权重运用到TOPSIS法中,得到研究社会网络中节点的影响力评估值。最后结合实例,说明如何应用基于熵权的TOPSIS法来评估社会网络中节点的影响力的具体。For different social network analysis measures and metrics,the output always obtains a rank ordering of the nodes in terms of these measures.Information including in this kind of results often has highly practical value.However,different measures and metrics always indicate different key nodes.This paper aims to propose a new measure of influence of nodes in social network.Entropy-weighted TOPSIS method is applied to the evaluation of influence of nodes in social network.The weights of centrality metrics are gained with the method of entropy.Then,the TOPSIS method is adopted to research the influence evaluation of nodes in social network.Finally,the results are illustrated by using a network from web of SINA.
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