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  • 关键节点控制
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    2022-03-12 10:45:04

    Master节点:

    Kubernetes里的Master指的是集群控制节点, 在每个Kubernetes集群里都需要有一个Master来负责整个集群的管理和控制, 基本上Kubernetes的所有控制命令都发给它, 它负责具体的执行过程, 我们后面执行的所有命令基本都是在Master上运行的。 Master通常会占据一个独立的服务器(高可用部署建议用3台服务器) , 主要原因是它太重要了, 是整个集群的“首脑”, 如果它宕机或者不可用, 那么对集群内容器
    应用的管理都将失效。在Master上运行着以下关键进程。
    ◎ Kubernetes API Server(kube-apiserver) : 提供了HTTP Rest接口的关键服务进程, 是Kubernetes里所有资源的增、 删、 改、 查等操作的唯一入口, 也是集群控制的入口进程。
    ◎ Kubernetes Controller Manager(kube-controller-manager) :Kubernetes里所有资源对象的自动化控制中心, 可以将其理解为资源对象的“大总管”。
    ◎ Kubernetes Scheduler(kube-scheduler) : 负责资源调度(Pod调度) 的进程, 相当于公交公司的“调度室”。另外, 在Master上通常还需要部署etcd服务, 因为Kubernetes里的所有资源对象的数据都被保存在etcd中。

    Node节点:

    除了Master, Kubernetes集群中的其他机器被称为Node, 在较早的版本中也被称为Minion。 与Master一样, Node可以是一台物理主机, 也可以是一台虚拟机。 Node是Kubernetes集群中的工作负载节点, 每个Node都会被Master分配一些工作负载(Docker容器) , 当某个Node宕机时, 其上的工作负载会被Master自动转移到其他节点上。在每个Node上都运行着以下关键进程。
    ◎ kubelet: 负责Pod对应的容器的创建、 启停等任务, 同时与Master密切协作, 实现集群管理的基本功能。
    ◎ kube-proxy: 实现Kubernetes Service的通信与负载均衡机制的重要组件。
    ◎ Docker Engine(docker) : Docker引擎, 负责本机的容器创建和管理工作。

    Node可以在运行期间动态增加到Kubernetes集群中, 前提是在这个节点上已经正确安装、 配置和启动了上述关键进程, 在默认情况下kubelet会向Master注册自己, 这也是Kubernetes推荐的Node管理方式。一旦Node被纳入集群管理范围, kubelet进程就会定时向Master汇报自身的情报, 例如操作系统、 Docker版本、 机器的CPU和内存情况, 以及当前有哪些Pod在运行等, 这样Master就可以获知每个Node的资源使用情况, 并实现高效均衡的资源调度策略。 而某个Node在超过指定时间不上报信息时, 会被Master判定为“失联”, Node的状态被标记为不可用(Not Ready) , 随后Master会触发“工作负载大转移”的自动流程
     

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  • k8s 的介绍容器化相对于传统虚拟化优势选择docker容器部署要使用k8s的原因k8s Master节点和Node节点各个节点组件间的关系Master节点组件介绍Node节点组件介绍ks8 核心概念 容器化相对于传统虚拟化优势 如果要选择k8s...

    容器化相对于传统虚拟化优势

    如果要选择k8s,首先就需要知道为什么会选择容器化。

    在这里插入图片描述

    传统方式是将所有应用直接部署在同一个物理机器节点上,这样每个App的依赖都是完全相同的,无法做到App之间隔离,当然,为了隔离,我们也可以通过创建虚拟机的方式来将App部署到其中,但这样太过繁重,移植性太差,故比虚拟机更轻便的Docker技术出现,现在我们通过部署Container容器的技术来部署应用,全部Container运行在容器引擎上即可。既然嫌弃虚拟机繁重,移植性太差,想用Docker,那好,你用吧,怎么用呢?手动一个一个创建?当然不,故ks8技术便出现了,以ks8为代表的容器集群管理系统,这时候就该上场表演了。

    选择docker容器部署要使用k8s的原因

    k8s 全称Kubernetes(以下简称k8s,k和s之间有8个字母),是Google 开源的容器管理系统,可以实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护等功能。

    k8s作为容器编排调度引擎 ,能够相比没有这个一个平台有如下好处:

    (1) 简化应用部署
    (2)提高硬件资源利用率
    (3)健康检查和自修复
    (4)自动扩容缩容
    (5)服务发现和负载均衡

    k8s Master节点和Node节点各个节点组件间的关系

    在这里插入图片描述

    Master节点组件介绍

    ks8中Master值的是集群控制节点,每个ks8集群中有一个master节点负载整个集群的管理和和控制,基本ks8的所欲控制命令都发给它,它负责具体执行过程,我们命令都是在master节点上运行的。
    在这里插入图片描述

    **api server:**负责对外提供restful的Kubernetes API服务,提供了资源操作的唯一入口,并提供认证、授权、访问控制、API 注册和发现等机制。我们操作kubectl 和其他Master组件都通过调用api server提供的rest接口实现各自的功能,如controller就是通过api server来实时监控各个资源的状态的。

    **etcd:**是 Kubernetes 提供的一个高可用的键值数据库,用于保存集群所有的网络配置和资源对象的状态信息,也就是保存了整个集群的状态。数据变更都是通过api server进行的。整个kubernetes系统中一共有两个服务需要用到etcd用来协同和存储配置,分别是:
    1)网络插件flannel,其它网络插件也需要用到etcd存储网络的配置信息;
    2)kubernetes本身,包括各种资源对象的状态和元信息配置。

    **scheduler:**监听新建pod副本信息,并通过调度算法为该pod选择一个最合适的Node节点。会检索到所有符合该pod要求的Node节点,执行pod调度逻辑。调度成功之后,会将pod信息绑定到目标节点上,同时将信息写入到etcd中。一旦绑定,就由Node上的kubelet接手pod的接下来的生命周期管理。Kubernetes目前提供了调度算法,但是同样也保留了接口,用户可以根据自己的需求定义自己的调度算法。

    **controller manager:**负责维护集群的状态,比如故障检测、自动扩展、滚动更新等。每个资源一般都对应有一个控制器,这些controller通过api server实时监控各个资源的状态,controller manager就是负责管理这些控制器的。当有资源因为故障导致状态变化,controller就会尝试将系统由“现有状态”恢复到“期待状态”,保证其下每一个controller所对应的资源始终处于期望状态。比如我们通过api server创建一个pod,当这个pod创建成功后,api server的任务就算完成了。其中一个pod出现问题,controller会自动恢复创建新的pod。

    Node节点组件介绍

    除了Master,k8s 集群中其他机器被称为node节点,node节点才是k8s集群中中工作负载节点,每个node节点都会被Master节点分配工作负载。当某个node宕机是,其上工作被Master分配到其他节点上去。

    在这里插入图片描述

    kubelet: 会监视已分配给节点的pod,负责pod的生命周期管理,同时与Master密切协作,维护和管理该Node上面的所有容器,实现集群管理的基本功能。即Node节点通过kubelet与master组件交互,可以理解为kubelet是Master在每个Node节点上面的agent。本质上,它负责使Pod的运行状态与期望的状态一致。

    kube-proxy: 是实现service的通信与负载均衡机制的重要组件,将到service的请求转发到后端的pod上。

    docker-engine(docker): 是负责容器的创建和管理工作。

    Pod: 最小部署单元,一个Pod 有一个或多个容器组成,容器中共享存储和网络,在同一台docker主机上运行。
    在这里插入图片描述

    之所以采用pod作为k8s的最小部署单元是:

    原因一:在一组容器相互关联的情况下,我们难以对整体进行检点判断及恢复等操作。比如一个容器死亡了,不知道是否影响整体的运行。如果引入pod引入业务无关的Pause容器作为pod的根容器,以他的状态代表容器组的状态。

    原因二:pod里面多个容器共享pause的容器IP,共享容器挂接的volume,简化了管理密切业务容器直接的通信和文件共享问题。

    ks8 核心概念

    Deployment :
    Deployment 的主要功能是保证Pod的数量、健康,弹性收缩等、回滚功能(当升级 pod 镜像或者相关参数的时候,如果有错误,可以回滚到上一个稳定版本),版本记录(每一次对 Deployment 的操作都能保存下来)。暂停和启动(升级的时候,能随时暂停和启动)。

    service:
    Pod存在生命周期,有销毁,有重建,无法提供一个固定的访问接口给客户端,存在生命周期,属于不可再生类组件。而在动态和弹性的管理模式下,Service为该类Pod对象提供了一个固定、统一的访问接口和负载均衡能力。

    Namespace:
    用于实现多租户的资源隔离。Namespace通过集群内部的资源对象“分配”到不同的Namespace中,形成逻辑上分组不同的项目、小组或用户组,从而使不同的分组在共享整个集群的资源,同时还能被k8s分别管理。

    Label:
    通过Label进行对象弱关联,灵活地分类和选择不同服务或业务,让用户根据自己特定的组织结构以松耦合方式进行服务部署。Label是一对KV,对用户而言非常有意义的,但对K8S本身而言没有直接意义的。Label可以在创建对象时指定,也可以在后期修改,每个对象可以拥有多个标签,但key值必须是唯一的。

    Label选择器:
    通过label选择器,客户端能方便辨识和选择一组资源对象,找到对应pod。

    Annotation:
    Annotation(注解)与Label类似,也使用key/value键值对的形式进行定义。不同的是Label具有严格的命名规范,它定义的是k8s对象的元数据(Metadata),并且用于Label Selector。

    展开全文
  • oracle11g rac两节点集群所需的响应文件,包含关键配置
  • 进度节点录入控制

    千次阅读 2014-03-09 18:07:52
    以前做过一个项目监管系统,该系统主要对项目单位用户在项目建设过程中主要工程节点进行监控,比如项目在建设过程中需要季度资金上报、招投标合同审核、进度...1、节点分为普通节点和关键节点关键节点要求按照一定
         以前做过一个项目监管系统,该系统主要对项目单位用户在项目建设过程中主要工程节点进行监控,比如项目在建设过程中需要季度资金上报、招投标合同审核、进度节点数据报审、中央下达资金支出情况填报等等,项目的主要进度节点有资金管理阶段、未开工阶段、在建阶段、验收阶段,在每个阶段下有很多关键的节点,比如:开工、交工、验收、竣工时间节点等。有下面这样的场景:
    1、节点分为普通节点和关键节点,关键节点要求按照一定的顺序填报数据;
    2、节点数据要求填报节点时间、附件、备注、和特殊说明,各个节点有的要求附件必填,有的限制说明或备注必填,即是填报的节点控制要求不一样;
    3、需求不确定,一开始要求所有的节点不区分关键节点,按照项目进度节点所在的阶段按顺序填报;中途要求放开部分节点,限制部分节点的填报;
    4、阶段会根据项目建设过程中实际情况添加,也会新加节点,新加关键节点、更改普通节点为关键节点等;
    5、节点填报后可以编辑、删除,重新填报;
       现在有这样的一个录入控制要求:
      (1)新加了几个关键节点,填报时按照一定的顺序控制;
      (2)当填报第四个关键节点时第一个或第二个关键节点被删除,该节点不可填报,并给与某节点未填报提醒;
    如下图:

                                                   
                                                (进度节点主页)

                                              
                                                        (节点数据录入页)
     


                                                 (节点填报后可编辑删除操作)

        涉及到的业务表有三个,项目表(可以拿到项目的基础信息)、进度节点表(跟具体项目有关系的进度节点数据)、字典表(保存有各进度节点的名称和类别); 用户登录可以拿到当前用户负责的项目ID,到进度节点表可以获取到已经填报的节点数据,字典表中通过建设阶段buildStep和进度节点buildNode可以唯一确定一个节点,当然也可以拿到关键的节点。

        鉴于上面的要求:关键节点可以更改,可以调整阶段或节点;关键节点要求按照顺序填报且附件、说明、备注有的要求控制;填报第n个关键节点前,检查n-1个关键节点未填报的给与相应提示;
        当时的处理方法如下:
       1、先判断所有的关键节点是否存在;当录入节点数据时,判断当前填报的是哪一个节点,是关键节点且未填报,给与提醒;填报第n个节点时要检查n-1个节点是否填报,未填报给与提醒;要有一大堆的逻辑判断和提醒。
       2、先判断所有的关键节点是否存在;当录入节点数据时,填报第二个关键节点时与第一个关键节点做与位运算,产生一个bool值,决定下一个关键节点是否要填报,依次类推,第n个关键节点填报时,产生n-1个bool值,决定第n个节点是否填报。
       

         以上两个方法都会有不必要的if  else逻辑判断,还要提示特殊节点的备注、说明、附件必填,提出第三个方法:
     思路:定义一个类,有以下信息:关键节点的阶段、名称,存在标识,不存在提示信息,附件提示信息等;初始化所有关键节点(可以放在集合中),遍历该集合,从中若找到关键节点,检查该节点前面的节点有未填报的返回提示信息,找不到放弃;后面新加节点或移除关键节点,只需要操作集合即可。
         代码参考如下:
       //定义一个关键节点类
       public class ProcessNode
            {
                public int BuildNode { get; set; }//节点ID
                public int BuildStep { get; set; }//节点所在阶段
                public bool IsExist { get; set; }//该节点是否存在
                public string Msg { get; set; }//不存在提示信息
            }

                  初始化关键节点集合
             /// <summary>
            /// 初始化进度节点  节点按照控制顺序,新增需要控制的节点,需要新驾到nodesList
            /// </summary>
            /// <param name="projectID">项目ID</param>
            /// <returns></returns>
            private List<ProcessNode> GetProcessNode(int projectID)
            {
                /*20140220 新需求填报限制:三个关键节点有顺序限制,且在在建阶段时项目实际开工时间节点未填报时 该阶段其他节点填报限制
                 20140224 验收阶段又新增 项目完成投资(关键) 节点,要求:四个关键节点录入顺序限制*/
                List<B_BuildProcess> buildProcessList = proOpt.SelectFigureNodeMsg(projectID);
                List<ProcessNode> nodesList = new List<ProcessNode>();
                if (buildProcessList != null && buildProcessList.Count > 0)
                {//填报节点是在建阶段且不是 项目实际开工时间节点
    
                    nodesList.Add(new ProcessNode()
                    {
                        BuildNode = 38,
                        BuildStep = 37,
                        IsExist = buildProcessList.Exists(b => b.BuildStep == 37
                            && b.BuildNode == 38),
                        Msg = "请先填报项目实际开工时间!"
                    });
                    nodesList.Add(new ProcessNode()
                    {
                        BuildNode = 45,
                        BuildStep = 37,
                        IsExist = buildProcessList.Exists(b => b.BuildStep == 37
                            && b.BuildNode == 45),
                        Msg = "请先填报项目交工验收时间!"
                    });
                    nodesList.Add(new ProcessNode()
                    {
                        BuildNode = 382,
                        BuildStep = 44,
                        IsExist = buildProcessList.Exists(b => b.BuildStep == 44 && b.BuildNode == 382),
                        Msg = "请先填报投入使用(试生产)!"
                    });
                    nodesList.Add(new ProcessNode()
                    {
                        BuildNode = 383,
                        BuildStep = 44,
                        IsExist = buildProcessList.Exists(b => b.BuildStep == 44 && b.BuildNode == 383),
                        Msg = "请先填报项目完成投资!"
                    });
    
                    nodesList.Add(new ProcessNode()
                    {
                        BuildNode = 47,
                        BuildStep = 44,
                        IsExist = buildProcessList.Exists(b => b.BuildStep == 44 && b.BuildNode == 383),
                        Msg = "请先填报项目竣工验收时间!"
                    });
                }
                return nodesList;
            }
     
            /// <summary>
            /// 根据填报的当前节点获取未填报节点的提示信息
            /// </summary>
            /// <param name="buildNode">节点id</param>
            /// <param name="buildStep">进度节点所处阶段</param>
            /// <param name="NodesList">初始化控制顺序的节点列表</param>
            /// <returns></returns>
            private string GetNotExistNodeMsg(int buildNode, int buildStep, List<ProcessNode> NodesList)
            {
                string msg = string.Empty;
                if (buildStep == 37 && buildNode != 38)
                {//在建阶段 填报非项目实际开工时间 节点时
                    if (!NodesList[0].IsExist) return NodesList[0].Msg;
                }
                if (buildStep == 44 && buildNode == 47)
                {//填报验收阶段 项目竣工验收时间节点时 验证项目交工验收时间节点是否填报
                    //20140226 限制:累计完成投资额不低于项目计划总投资60%
                    if (!new FundBLL().IsCompletedGTTotalInvest(SessionManage.GetCurrentProjectID()))
                        msg = "填报的累计完成投资额不能低于项目计划总投资60%!";
                }
                int index = NodesList.FindIndex(n => n.BuildNode == buildNode && n.BuildStep == buildStep);//拿到关键节点所在的索引
                for (int i = 0; i < index; i++)
                {
                    ProcessNode node = NodesList[i];
                    if (!node.IsExist)
                    {
                        msg = node.Msg;
                        break;
                    }
                }
                return msg;
            }

          //最后在录入节点方法中调用:
           public ActionResult Create(B_BuildProcess b_Build)
            {
                try
                {
                    int ProjectID = SessionManage.GetCurrentProjectID(); //项目ID
                    b_Build.ProjectID = ProjectID;
    
                    //进度节点填报顺序控制
                    List<ProcessNode> nodesList = GetProcessNode(ProjectID);
                    string msg = GetNotExistNodeMsg(b_Build.BuildNode, b_Build.BuildStep, nodesList);
                    if (!string.IsNullOrWhiteSpace(msg)) return Json((new { ok = false, msg = msg }));
                 }
              //业务处理
              ...
             }
       结论:
    1、若要控制所有的节点按规定顺序填报并给与相应的提示(这包括未填报节点、备注、说明、附件信息)只要初始化关键节点集合即可;              
    2、遇到这类问题:要求控制项多、每个项做的控制不同,可以类似这样解决问题;比如通用检索中,检索条件很多,需要拼接sql语句即拼接后面的where条件,先初始化好sql语句设置好默认条件,当传递过来的检索条件满足时加到该语句中,最后生成查询语句。

    展开全文
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  • 复杂网络分析 08网络节点重要性

    千次阅读 2020-08-26 10:46:20
    08 网络节点重要性 8.1网络节点重要性 8.2节点重要性判别方法 8.1网络节点重要性 度中心性 DC(i)=kin−1DC(i) =\frac{k_i}{n-1}DC(i)=n−1ki​​ nnn为网络的节点数目 kik_iki​为节点的度 度中心性认为一一个...

    08 网络节点重要性

    • 8.1网络节点重要性
    • 8.2节点重要性判别方法

    8.1网络节点重要性

    1. 度中心性
      D C ( i ) = k i n − 1 DC(i) =\frac{k_i}{n-1} DC(i)=n1ki
      n n n为网络的节点数目
      k i k_i ki为节点的度
      度中心性认为一一个节点的邻居数目越多,影响力就越大,这是网络中刻画节点重要性最简单的指标。1
      最简单的指标,例如Internet中的中枢节点。
    2. 介数中心性
      a)网络中所有节点对的最短路径中经过一个节点的最短路径数越多这个节点就越重要
      b)介数中心性刻画了节点对网络中沿最短路径传输的网络流的控制力
    3. 接近中心性
      ①通过计算节点与网络中其他所有节点的距离的平均值来消除特殊值的干扰。即利用信息在网络中的平均传播时长来确定节点的重要性。
      ②一个节点与网络中其他节点的平均距离越小,该节点的接近中心性就越大。2
    4. 特征向量中心性
      一个节点的重要性既取决于其邻居节点的数量(即该节点的度),也取决于每个邻居节点的重要性
      ◆x是矩阵A的特征值 c − 1 c^{-1} c1对应的特征向量
      ◆从传播的角度看,特征向量中心性适合于
      描述节点的长期影响力
      ◆在疾病传播、谣言I扩散中,一个节点的EC分值较大说明该节点距离传染源更近的可能性越大,是需要防范的关键节点
    5. 利用网络动力学识别重要节点
    • 针对特定的动力学过程
      用网络的鲁棒性和脆弱性
      • 网络中最大联通集团的节点数量3
      • 利用动力学识别重要节点(用传播动力学):网络中被感染的节点的数量(少或多)4

    8.2节点重要性判别方法

    • 方法分类5
    1. 基于节点近邻的方法
      1. 度中心性
        一个节点的邻居数越多,就越重要6
      2. 半局部中心性7
        节点j两步可达(二阶邻居)的节点数量
        T(j)示节点j的一阶邻居节点的集合
        其中N(w)是节点w一阶、二阶邻居的个数
      3. K-壳分解
        节点在网络中的位置也是至关重要的因素。
        1.删掉网络中度为Ks=l的点
        2.删掉新出现的Ks=1的点
        3.直到所剩网络中没有Ks=1的点
        取Ks=2 ,重复以上步骤8
      4. H-index
        对于网络中的一个节点v
        定义 F v ( k ) F_v(k) Fv(k)表示v由k个邻居的度大于k
        H i n d e x ( v ) = m a x k ( k ∣ F v ( k ) ) H_{index}(v)=max_k({k|F_v(k)}) Hindex(v)=maxk(kFv(k))
        即v最多有 H i n d e x ( v ) H_{index}(v) Hindex(v)个邻居的度大于 H i n d e x ( v ) H_{index}(v) Hindex(v)9
    2. 基于路径的方法
      1. 接近中心性10
        ①通过计算节点与网络中其他所有节点的距离的平均值来消除特殊值的干扰。即利用信息在网络中的平均传播时长来确定节点的重要性。
        ②一个节点与网络中其他节点的平均距离越小,该节点的接近中心性就越大。
      2. 介数中心性
        ①网络中所有节点对的最短路径中,经过一个节点的最短路径数越多这个节点就越重要。
        ②介数中心性刻画了节点对网络中沿最短路径传输的网络流的控制力
      3. 离心中心性11
        ①网络直径定义为网络G中所有节点的离心中心性中的最大值,网络半径定义为所有节点的离心中心性值中的最小值。
        ②网络的中心节点就是离心中心性值等于网络半径的节点,一个节点的离心中心性与网络半径越接近就越中心。
      4. 流介数中心性12
        如果选择最短路径来运输网络流,很多情况下反而会延长出行时间、降低出行效率
        网络中所有不重复的路径中, 经过一个节点的路径的比例越大,这个节点就越重要。其中, g s t i g^i_{st} gsti为网络中节点s与t之间的所有路径数(不包含回路) g s t g_{st} gst为节点对s与t之间经过i的路径数
      5. Katz中心性13
        Katz中心性认为短路径比长路径更加重要。它通过一个与路径长度相关的因子对不同长度的路径加权。一个与节点i相距有p步长的节点,对i的中心性的贡献为 s v s^v sv
      6. 连通介数中心性14
        考虑节点对之间的所有路径,赋予较长的路径较小的权值
        定义节点对(p,q)之间的连通度 G p q G_{pq} Gpq
        基于连通度的概念,可定义节点r的连通介数中心性。
    3. 基于特征向量的方法
      1. 特征向量中心性
        一个节点的重要性既取决于其邻居节点的数量(即该节点的度)也取决于每个邻居节点的重要性。
      2. PageRank中心性
        谷歌搜索弓|擎的核心算法,迭代算法。
        PageRank算法基于网页的链接结构给网页排序,它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其他页面的数量和质量,如果它被很多高质量页面指向,则这个页面的质量也高。15
      3. LeaderRank中心性
        对PageRank的一种修正。
        在现实中人们在内容丰富的热门J网页(出度大的节点).上浏览的时候选择使用地址栏跳转页面的概率要远小于浏览信息量少的枯燥网页(出度小的节点)
        参数c的选取往往需要实验获得, 并且在不同的应用背景下最优参数不具有普适性。
        在有向网络的随机游走过程中,通过添加一个背景节点以及该节点与网络中所有节点的双向边来代替PageRank算法中的跳转概率c,从而得到一一个无参数且形式上更加简单优美的算法。16
      4. Hits中心性
      • 权威值(authorities) +枢纽值(Hubs)17
        使用在二分网结构下,可以计算出一个节点的权威值
    4. 基于节点移除或收缩的方法
      节点的重要性往往体现在该节点被移除之后对网络的破坏性(或对特定功能的影响)18

    参考文献


    1. Bonacich P F . Factoring and Weighting Approaches to Status Scores and Clique Identification[J]. Journal of Mathematical Sociology, 1972, 2(1):113-120. ↩︎

    2. Linton, C, Freeman. Centrality in social networks conceptual clarification[J]. Social Networks, 1978. ↩︎

    3. lyer S, Killingback T, Sundaram B, et al. Attack robustness and centrality of
      complex networks. PLoS One, 2013, 8: e59613 ↩︎

    4. Lü L, Zhang Y C, Yeung C H, et al. Leaders in social networks, the delicious case[J]. PloS one, 2011, 6(6). ↩︎

    5. 任晓龙, 吕琳媛. 网络重要节点排序方法综述[J]. 科学通报, 2014(13):1175-1197. ↩︎

    6. Bonacich P F . Factoring and Weighting Approaches to Status Scores and Clique Identification[J]. Journal of Mathematical Sociology, 1972, 2(1):113-120. ↩︎

    7. Chen D, Lü L, Shang M S, et al. Identifying influential nodes in complex networks[J]. Physica a: Statistical mechanics and its applications, 2012, 391(4): 1777-1787. ↩︎

    8. Kitsak M, Gallos L K, Havlin S, et al. Identification of influential spreaders in complex networks[J]. Nature physics, 2010, 6(11): 888-893. ↩︎

    9. Hirsch J E.An index to quantify an individual’s scientific research output[J].PNAS, 2005,102(46):16569-16572. ↩︎

    10. Freeman L C. Centrality in social networks conceptual clarification[J]. Social networks, 1978, 1(3): 215-239. ↩︎

    11. Hage P, Harary F. Eccentricity and centrality in networks[J]. Social networks, 1995, 17(1): 57-63. ↩︎

    12. Freeman L C, Borgatti S P, White D R. Centrality in valued graphs: A measure of betweenness based on network flow[J]. Social networks, 1991, 13(2): 141-154. ↩︎

    13. Katz L. A new status index derived from sociometric analysis[J]. Psychometrika, 1953, 18(1): 39-43. ↩︎

    14. Estrada E, Hatano N. Communicability in complex networks[J]. Physical Review E, 2008, 77(3): 036111. ↩︎

    15. Brin S, Page L. The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine[J]. 1998. ↩︎

    16. Lü L, Zhang Y C, Yeung C H, et al. Leaders in social networks, the delicious case[J]. PloS one, 2011, 6(6). ↩︎

    17. Kleinberg J M. Authoritative sources in a hyperlinked environment[J]. Journal of the ACM (JACM), 1999, 46(5): 604-632. ↩︎

    18. Restrepo J G, Ott E, Hunt B R. Characterizing the dynamical importance of network nodes and links[J]. Physical review letters, 2006, 97(9): 094102. ↩︎

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