《表1 数据集特征基本描述(节点数N,边数E,异质性指标,同配异配指数(度度相关性)r,聚类系数,节点间平均距离,稀疏性Sparsity=2E/(N(N-1)))》

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《基于群体影响力的网络传播关键节点选择策略》

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本文提出的算法（算法1）分别在4个数据集上进行了验证.这4个数据集来自Stanford和Konect的开放数据库[29，30]，分别为:Airtraffic，Bitcoin，ca-HepTh，Reactome.Airtraffic是美国联邦航空管理局开放的航空信息数据，网络中的每个节点代表一个机场或者服务中心，每条边代表该中心推荐的服务关系.Bitcoin1)是用户和用户之间的相互依赖关系网络，这是一个带权重的符号关系网络.ca-HepTh是Arxiv上的高能物理领域的作者合作关系网络.Reactome是智人的蛋白质关系网络.不同类型的网络数据的边有可能存在有向边和加权边，甚至存在自环（指向自身的边），实验中对数据进行了预处理，忽略边的方向和权重，同时删除网络中的孤立节点和孤立簇，仅保留网络中的最大连通子图.经过处理后网络结构特征如表1所示.