Resumen

Identificar nodos importantes en redes complejas es esencial en el control de la transmisión de enfermedades, la protección contra ataques a redes y la detección de información valiosa. Se han propuesto muchos indicadores de evaluación, como la centralidad de grado, la centralidad de intermediación y la centralidad de cercanía, para identificar nodos importantes. Algunos investigadores asignan diferentes pesos a diferentes indicadores y los combinan para obtener los resultados finales de evaluación. Sin embargo, el peso suele asignarse subjetivamente en función de la experiencia de los investigadores, lo que puede llevar a resultados inexactos. En este artículo, proponemos un método de evaluación de importancia de nodos autoadaptable basado en la entropía para evaluar la importancia de los nodos de manera objetiva. En primer lugar, basándonos en la teoría de redes complejas, seleccionamos cuatro indicadores para reflejar diferentes características de la estructura de la red. En segundo lugar, calculamos los pesos de los diferentes indicadores basándonos en la teoría de la entropía de la información. Finalmente,

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Nodos; Indicadores; Importancia; Evaluación; Entropía; Método
• Keywords:Nodes; Indicators; Importance; Evaluation; Entropy; Method