计算机应用研究

作者：廖泽南,曹春萍,梁云舒,邵宇城,

单位：上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093；

关键词：动态中心性,协同传播,多层网络,影响力最大化,

基金：国家重点研发计划资助项目(2021YFF0600605)；；

随着多层网络间的协同作用显著影响传播动力学，影响力识别已成为精准防控、交通枢纽等场景的关键技术。而传统单层网络分析方法难以应对多层结构中的交互机制与非线性传播特性。针对这一挑战，提出了一种基于动态中心性的多层网络影响力识别方法，旨在识别多层协同网络中具有重要影响力的节点。具体而言，从层内节点质量差异与层间交互机制出发，设计动态传播参数与层间动态交互中心性算法，提升中心性度量的普适应和有效性；构建融合神经网络预测能力与传统模型解释性的自适应传播模型，实现对复杂传播过程的建模与预测。实验结果表明，所提方法在动态多层网络数据集上最终不精确度降低至0.175，为多层网络影响力分析与传播控制提供了理论支持与实用性方案。

来源：2025年第11期

《计算机应用研究》期刊编辑部

查看计算机应用研究杂志2025年第11期