《表3 6种节点重要性排序算法在不同网络上的平均准确度》

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《融合度与K核迭代次数的节点重要性排序算法》

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本文选择了联合新闻稿网络（Jpr）（http://moreno.ss.uci.edu/data.html） 、书籍网络（Books）（http://moreno.ss.uci.edu/books.dat） 、Celegan网络[12]、Email网络[7]、Blogs网络[13]、Pgp网络[9]进行实验，针对这6个不同规模的网络，分别计算不同算法（包括本文方法、度方法 （D）、LC算法、K核分解算法（KS）、MDD算法、Cnc+算法） 与SIR模型运行结果的相似度，即为该算法的准确度。为了避免偶然性，SIR模型中，节点的传播效率是1000次实验的平均值，设置传播概率β从0.01增大到0.2，步长为0.01。实验结果如图2所示，横坐标表示SIR传播概率，纵坐标表示算法的准确度。根据图2的结果，进一步计算6种节点重要性排序算法在不同真实网络上的平均准确度，结果见表3。