《表2 6种中心性算法和SIR模型对排名前10节点的识别结果》

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《利用网络表征学习辨识复杂网络节点影响力》

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在表2中，我们以SIR模型计算出来的Top-10节点为基准，在4个真实网络上，用NLC方法，度中心性（DC）、接近中心性（CC）、介数中心性（BC）、邻居核中心性（Cnc）、半局部中心性（CL）分别计算Top10节点，比较不同方法的准确性，考虑到网络的规模和时间复杂度，本文令t=10[41]．具体计算方法为:以dolphin网络为例，首先用SIR模型在t=10时刻，计算得到F（10）数值最大的Top-10节点做为基准，然后用NLC方法算出Top-10节点，如果两组节点有9个相同，则NLC算法的准确率为90%.