【摘 要】
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节点重要性排序在复杂网络领域中有着广泛的应用。基于节点传播属性的迭代资源分配改进算法（improved iterative resource allocation,IIRA）通过引入节点传播属性，提升了节点重要性排序的准确性，但该算法并未考虑节点相似性对节点资源分配的影响，存在局限性。针对其不足，提出了一种以节点相似性为输入指标的资源分配算法（similarity-based resource a
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFB1004101）；
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节点重要性排序在复杂网络领域中有着广泛的应用。基于节点传播属性的迭代资源分配改进算法（improved iterative resource allocation,IIRA）通过引入节点传播属性，提升了节点重要性排序的准确性，但该算法并未考虑节点相似性对节点资源分配的影响，存在局限性。针对其不足，提出了一种以节点相似性为输入指标的资源分配算法（similarity-based resource allocation,SBRA），使得资源分配策略更加符合真实的社交网络；在SBRA算法的基础上借鉴LeaderRank算法中背景节点的思想，引入高阶邻居节点间的资源流动，提出了一种基于节点相似度和高阶流动资源分配算法（LeaderRank similarity-based resource allocation,L-SBRA）；基于传播动力学的SIR模型，通过各算法之间的对比实验，验证了相似性作为资源分配依据以及引入背景节点的合理性，并且证明了改进算法的有效性和优越性。
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