加权TOPSIS节点重要性识别器

级联模型赋权

引入级联模型计算权重，克服传统TOPSIS方法等权集成的局限，不同场景下节点重要性识别更准。

郭强 · Min-Hui, Yi · 刘建国

Physics Letters, Section A: General, Atomic and Solid State Physics 2024

参数信息

准确率提升

4.471 %

技术优势

权重更合理

通过级联模型衡量节点的实际影响力，并据此为各中心性指标分配权重，避免了等权平均带来的偏差。

准确率提升

在九个真实网络上，该方法相比传统TOPSIS平均准确率提升4.471%。

应用场景

• 社交网络分析：用更准的节点排序识别关键意见领袖和信息扩散关键节点。
• 基础设施网络保护：通过加权TOPSIS找出电网、交通网中失效影响最大的节点，优先加固。
• 传播控制：准确定位传播源和关键传播节点，实时调整控制策略抑制扩散。