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基于Hodge拉普拉斯的高阶网络关键边识别

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二、复杂系统与智能管理 > 2.复杂系统与高阶网络

当前主流的关键边识别方法往往只关注节点的低阶结构，忽略了网络中的高阶结构特征。为此，本文利用单纯复形构建高阶网络，提出一种基于Hodge拉普拉斯的关键边识别方法。该方法首先通过单纯复形建模节点间的高阶交互关系，计算归一化Hodge拉普拉斯矩阵，随后利用单纯复形上的随机游走，计算每条边的个性化PageRank向量，并据其范数衡量边的重要性。在合成与真实网络上的数值实验表明，该方法能够有效识别出维持网络连通性的关键边，这些边通常连接不同社团，验证了不同社团之间的边更重要。同时，该方法也能合理区分社团内部边的相对重要性。