动态网络关键节点挖掘算法代码

动态网络关键节点挖掘算法可以通过以下步骤实现：

1. 初始化网络并记录初始时刻的节点度数。

2. 随着时间的推移，对于每个时间步骤，计算每个节点的度数变化量。

3. 根据节点度数变化量，确定每个节点的重要性。

4. 选择重要性最高的节点作为关键节点，记录其时间戳。

下面给出一个 Python 实现的动态网络关键节点挖掘算法示例：

import networkx as nx

# 初始化网络
G = nx.Graph()

# 添加边和节点
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('C', 'D')
G.add_edge('D', 'E')

# 记录初始时刻的节点度数
degree = dict(G.degree())

# 模拟网络变化
for t in range(1, 11):
    # 添加新节点
    G.add_node(t)
    # 添加随机边
    G.add_edge(t, chr(ord('A') + t % 5))
    G.add_edge(t, chr(ord('B') + t % 5))
    G.add_edge(t, chr(ord('C') + t % 5))
    G.add_edge(t, chr(ord('D') + t % 5))
    G.add_edge(t, chr(ord('E') + t % 5))
    # 计算每个节点的度数变化量
    delta_degree = dict(G.degree()) - degree
    # 确定每个节点的重要性
    importance = {}
    for node in G.nodes():
        importance[node] = delta_degree.get(node, 0) / (t + 1)
    # 选择重要性最高的节点作为关键节点
    key_node = max(importance, key=importance.get)
    print(f'Timestamp {t}: Key node is {key_node} with importance {importance[key_node]}')

在上述实现中，我们使用了 NetworkX 库来构建和操作网络。在 `for` 循环中，我们模拟了网络随时间变化的过程，并计算了每个节点的度数变化量。然后，我们根据节点的度数变化量确定每个节点的重要性，并选择重要性最高的节点作为关键节点。最终，我们输出了每个时间步骤的关键节点及其重要性。