基于一个普适性的灾害蔓延动力学模型,分别仿真分析了同质和异质两种网络结构上网络中心性对灾害蔓延的影响,着重讨论了在四种初始破坏节点选择策略下灾害蔓延过程及最终状态的差异。结果表明:对于四种攻击策略,同质网络和异质网络表现出同样的规律,网络对随机攻击具有比较强的鲁棒性,而对于目标攻击却显示出较强的脆弱性;另外,两种网络对于随机点、度及紧密度最大点攻击策略表现出同样的蔓延过程,而对于介数最大点则表现出明显区别。

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.