基于改进DDQN算法的复杂网络关键节点识别方法
Method for identifying key nodes in complex networks based on improved DDQN algorithm
南昌航空大学 a. 信息工程学院; b. 软件学院, 南昌 330063
摘要
为全面提取节点的全局特征，提高复杂网络关键节点识别结果的准确性，提出一种基于改进DDQN （double deep Q-network）算法的复杂网络关键节点识别方法。通过重构DDQN的初始奖励值、引入回退探索和优先访问方法，改进DDQN算法，提取节点全局特征，从而提升全局特征提取的效率和提取结果的准确性。引入聚类系数获取节点的局部特征，通过网络性能均值实验得到全局特征和局部特征的融合参数，对全局特征和局部特征进行融合，得到节点的重要度排序，从而实现关键节点识别。在7个真实网络数据集上的实验结果表明，此方法在基于网络性能均值的评价指标以及SIR模型上均优于对比的基线方法。证明其可以更全面地提取节点全局特征，更准确地识别关键节点。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62062050)
江西省研究生创新专项资金资助项目(YC2023-25)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0327
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2025年第42卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1122-1127
文章编号: 1001-3695(2025)04-021-1122-06
发布历史
[2025-04-05] 印刷出版
引用本文
江宇楠, 刘琳岚, 舒坚. 基于改进DDQN算法的复杂网络关键节点识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (4): 1122-1127. (Jiang Yunan, Liu Linlan, Shu Jian. Method for identifying key nodes in complex networks based on improved DDQN algorithm [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (4): 1122-1127. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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