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国内刊号：11-1777/TP
国际刊号：1000-1239
发布日期:
作者：刘琳岚,谭镇阳,舒坚,
关键词：机会网络, 节点重要度, 网络嵌入, 图神经网络, 消息传播速率,
机会网络(opportunisticnetwork)是一种利用节点移动的相遇机会实现通信的自组织网络,机会式的通信方式导致其具有时变性与动态性,节点重要度的评估是研究机会网络信息传播的关键.提出一种基于图神经网络的机会网络节点重要度评估方法.将机会网络进行时间切片,对得到的机会网络单元采用聚合图建模,以表征网络信息；采用动态网络嵌入模型提取机会网络单元间的时序变化信息、拓扑结构信息,得到网络的动态属性特征；借助图神经网络(graphneuralnetwork,GNN)在图数据处理上的优势,获得网络动态属性特征与节点重要度之间的映射关系,实现节点重要度的评估.在3个真实机会网络数据集MIT，Haggle，Asturias-er上的实验结果表明：相比于时效介数(temporalbetweeness,TB)方法、时效度(temporaldegree,TD)方法、时效PageRank(temporalPageRank和f-PageRank)方法以及kshell-CN方法,该方法具有更快的消息传播速率和更大的消息覆盖范围,其SIR和NDCG@10指标更优.
来源：2022年第4期
《计算机研究与发展》期刊编辑部
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