《表6 网络US airport (m=1) 每层壳感染能力的方差分析》

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《加权有向网络中心节点识别的分解算法研究》

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表5、6为方差分析。对α=0.05，从显著性概率看，P<0.05说明几组数据之间有显著差异。即使用cw-壳分解方法得到的壳结构，可以有效地对网络进行分层排序，得到同质性强的壳结构。此外，还可以通过配对比较，计算每层壳两两之间的差异性，可以进一步验证每层壳的同质性。总之，使用cw-壳方法可以有效地对网络进行分解。对于给定的cw-壳值，处于同一cw层的节点具有相似的感染能力，且最有效的传播者位于cw-壳分解的最内层，具有最大的cw值。