Novel Approach to Edge Importance Ranking: Balancing Network Structure and Transmission Performance

中间性中心性 计算机科学 熵(时间箭头) GSM演进的增强数据速率 排名(信息检索) 中心性 数据挖掘 算法 人工智能 数学 统计 量子力学 物理
作者
Bo Chen,Panling Jiang,Zhengtao Xiang,Xiue Gao,Yufeng Chen
出处
期刊:IEEE Systems Journal [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:18 (1): 403-414 被引量:3
标识
DOI:10.1109/jsyst.2023.3327089
摘要

Due to the inadequacy of edge importance identification methods for single network connectivity or transmission capability, a novel approach to edge importance ranking: balancing network structure and transmission performance is proposed. First of all, a new definition for network energy intensity and network constraint coefficient is presented, and an improved structure hole method is proposed and verified. It solves the problem that the traditional structural hole method cannot be used to identify important edges directly. Second, the edge information entropy of the command and control network is defined by introducing the ego-network betweenness centrality, and the complexity of information entropy calculation is reduced. Furthermore, the novel edge importance ranking method based on the combination of the improved structure hole and information entropy is proposed. This method solves the problem of edge importance evaluation which takes into account network structure and transmission performance. Finally, the performance simulation experiments are designed based on different network models and edge importance ranking methods. Simulation results show that the proposed method has higher recognition accuracy and better universality for important edges.

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