现有复杂网络节点重要性评估研究主要集中在无向、无权复杂网络上,未能全面客观反映真实复杂网络的情况。本文基于有向加权复杂网络模型,借鉴PageRank排名算法,并结合复杂网络节点重要性评估特点,提出节点重要性评估的新指标―――DWCN - NodeRank和相应评估方法,该指标既反映出节点局部连接的特性,又从全局体现了有向加权复杂网络中整体链接关系对节点重要性的影响。采用真实的复杂网络数据集所进行的仿真实验结果表明,该方法能快速、有效地评估有向加权复杂网络节点的重要性,提高了复杂网络节点重要性评估的实用价值

force-echarts 描述复杂网络节点，信贷评级，风险预测 v 0.0.3 基于 0.0.2 做了较大改动，增加 柱状饼状折线表格等图形 v 0.0.2 基于 echarts zrender (模块化加载) bootstrap jquery phpexcel 库 ajax 回调 v0.0.1 实现方式 基于 echarts zrender (模块化加载) bootstrap jquery ajax 伪并发 curl (php) store1.1.1 (localstorage) 预览 v1.0.0

基于复杂网络节点重要性的链路预测算法[J]. ，2016, 36(12) : 3251-3255

提升链路预测精度是复杂网络研究的基础问题之一，现有的基于节点相似的链路预测指标没有充分利用网络节点的重要性，即节点在网络中的影响力。针对以上问题提出基于节点重要性的链路预测算法。该算法在基于局部相似性链路预测算法的共同邻居( CN) 、Adamic-Adar( AA) 、Ｒesource Allocation( ＲA) 相似性指标的基础上，充分利用了节点度中心性、接近中心性及介数中心性的信息，提出考虑节点重要性的 CN、AA、ＲA 链路预测相似性指标。在 4 个真实数据集上进行仿真实验，以 AUC 值作为链路预测精度评价指标，实验结果表明，改进的算法在 4 个数据集上的链路预测精度均高于共同邻居等对比算法，能够对复杂网络结构产生更精确的分析预测.

网络节点指标，度，集聚系数，富人俱乐部等等

将实信号变换为复信号，提取信号幅值、相位角，计算相位同步指数，分析各组信号数据之间的同步稳定性。

利用matlab求解复杂网络节点介数，首先求出各节点的最短路径，然后利用对应算法求解介数。 输入：复杂网络邻接矩阵；输出：各节点的介数值

包含以下3个资源： 1）Degree_Distribution.m -- 复杂网络度分布计算的Matlab程序，这个Matlab程序是一个对复杂网络的度分布进行计算的程序，用于复杂网络的分析。 2）复杂网络节点度及度分布的MATLAB代码.txt -- 复杂网络节点度和度分布计算的MATLAB代码，用来计算复杂网络的节点度和度分布以及度的累积概率分布。 3）网络重要节点排序方法综述_任晓龙(带附表).pdf

关于复杂网络的节点重要的评估，主要是几个重要度的评估方法

用来计算复杂网络的节点度和度分布以及度的累积概率分布（记得把矩阵内容换成自己的哦）