基于深度強化學(xué)習的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點影響力排序算法

摘要： 針對當前節(jié)點影響力評估算法準確度較低的情況，提出了一種基于深度強化學(xué)習的節(jié)點影響力排序算法。該算法從網(wǎng)絡(luò)拆解的視角看待節(jié)點影響力，將節(jié)點影響力的排序問題轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)拆除策略的優(yōu)化問題。算法首先利用排序?qū)W習訓(xùn)練圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的節(jié)點特征提取能力，然后使用強化學(xué)習對依賴于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的節(jié)點斷連行為做價值學(xué)習，最后使用訓(xùn)練完成的模型預(yù)測網(wǎng)絡(luò)拆除的最佳策略，即節(jié)點影響力的最準確排序。仿真實驗證... （共9頁）