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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于多维度决策融合的超网络重要节点识别方法、系统、设备与存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118984295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411100185.3，技术领域涉及：H04L45/02；该发明授权基于多维度决策融合的超网络重要节点识别方法、系统、设备与存储介质是由宋玉蓉;曹奇;李汝琦设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维度决策融合的超网络重要节点识别方法、系统、设备与存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及网络尤其是超网络节点识别技术领域，具体公开了一种基于多维度决策融合的超网络重要节点识别方法、系统、设备与存储介质。该方法包括步骤：构建超网络节点至少包含拓扑指标、搜索指标和传播指标的多维度指标；计算各多维度指标所占权重；根据多维度指标及其所占权重，采用决策融合的方法得到各节点的净支配系数，对节点的重要性排名，识别出其中重要节点。本发明通过考虑将多个维度上的重要节点识别方法作为节点的指标，并通过Electre方法进行决策融合，挖掘出在超网络上的重要节点，为后续对重要节点施加措施提供基础条件。

本发明授权基于多维度决策融合的超网络重要节点识别方法、系统、设备与存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度决策融合的超网络重要节点识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建超网络节点至少包含拓扑指标、搜索指标和传播指标的多维度指标； 超网络节点的拓扑指标，采用复合核度信息熵方法建立；具体为： 首先定义节点复合度值为： ； 其中，为节点i的度，为节点的超度，为节点的复合度； 该节点复合kshell值定义为： ； 其中，为节点的kshell值，为节点基于超网络的kshell值，为节点的复合kshell值； 复合核度值定义为： ； 其中，是节点i的复合核度值； 复合核度信息熵定义为： ； 则，构建节点拓扑指标的计算公式为： ； 其中，为节点i的拓扑指标，为节点i的复合核度信息熵，表示超网络中每个节点的复合核度信息熵之和； 超网络节点的搜索指标，采用改进随机游走的引力模型来建立；具体为： 改进随机游走的引力模型定义为： ； 其中，表示节点i和节点j之间长度为l的复合路径数目，复合路径数目是超边路径和普通网络路径数目之和，计算公式为： ； 这里为节点i和节点j之间长度为l的普通网络路径长度的数目，为节点i和节点j之间长度为l的超边路径长度的数目； n为网络节点数，表示从节点i出发的所有l阶路径数目，表示节点i的复合度，表示节点i和节点j之间的SimRank相似值； 表示节点i和节点j之间的引力，因此可以得到节点i的总引力为： ； 其中，V表示超网络中所有节点的集合；则构建节点搜索指标的计算公式为： ； 其中，为节点i的搜索指标，表示超网络中每个节点的总引力之和； 超网络节点的传播指标，采用SIR病毒传播模型，分别将各节点定义为初始感染节点进行模拟，以各节点的传播能力作为传播指标；具体为： 使用经典的SIR病毒传播模型作为载体，依次将超网络中每个节点设置为初始感染节点，并且定义当前时刻感染节点感染有普通连边关系的节点，以及与其存在超边连接的节点，最后统计传播结束之后网络中的感染人数与恢复人数之和来表示该节点的传播能力，并将该传播能力作为节点的传播指标，这里定义该传播能力为： ； 其中，表示当节点i被设置为初始感染节点并直到传播结束后网络中感染人数的数量，表示当节点i被设置为初始感染节点并直到传播结束后网络中恢复人数的数量； 构建节点传播指标的计算公式为： ； 其中，为节点i的传播指标，表示超网络中每个节点的传播能力之和； S2、计算各多维度指标所占权重； S3、根据多维度指标及其所占权重，采用决策融合的方法得到各节点的净支配系数，对节点的重要性排名，识别出其中重要节点。

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