一种基于多属性融合的IPv6 AS级网络关键节点识别方法

本发明提供一种基于多属性融合的IPv6AS级网络关键节点识别方法，属于复杂网络分析领域。针对当前IPv6AS级网络关键节点识别研究不足，以及现有分析方法评价角度单一和时间复杂度过高问题，提出了一种基于多属性融合的IPv6AS级网络关键节点识别方法，该方法兼顾了k‑shell中心性、一阶邻居节点重要性以及自治域商业关系对节点的共同影响，从全局、局部以及经济角度全面评估节点重要性。为了验证该方法的有效性，采用最大连通子图的比例、网络连通分量以及网络平均效率与移除关键节点数量的依赖关系作为评价标准，在6个来自不同国家或地区的真实网络上与其他分析方法进行比较。实验结果表明，此方法能更细粒度地区分节点重要性，通过删除少量关键节点，即可破坏大部分网络，从而更有效和准确地评估网络关键节点。此外，该方法的时间复杂度仅为O(n2)，适用于大型复杂网络。