基于核数与PageRank的重要节点挖掘方法

在已有的邮件网络中心化研究中，由于传统的PageRank算法对网络扰动较为敏感，较多关注于评估节点级和链接级的参数，容易受到度值高的干扰节点影响。本文利用复杂网络中心化指标中的核数来分解邮件网络各层，以剔除外层干扰节点，在保留重要成员的基础上减少网络节点规模，降低后续挖掘算法复杂度，并提出了改进的PageRank算法，以解决权值分配偏移问题，定量分析网络核心层的节点并排序，找出电子邮件网络中的重要节点。邮件网络中心性挖掘实验表明，该方法能降低算法复杂度，提高有效性。