【可拓聚类的科教人际网络节点重要性动态分析方法】是一种针对复杂社会网络中节点影响力识别的方法，它强调在动态变化环境下对节点重要性的量化分析。传统的节点影响力识别大多是静态的，无法全面反映网络中节点地位的变化。该方法由浙江大学、宁波理工学院、广东工业大学和北京邮电大学的研究团队提出，主要运用了可拓聚类和多属性决策法等工具。
该方法基于多属性决策法来计算每个网络节点的重要性。多属性决策分析是一种处理多个因素影响的决策问题的方法，它可以综合考虑节点的各种属性，如节点的连接度、影响力、中心性等，来评估其在整个网络中的相对重要性。
利用变异系数权重法来确定节点的综合重要性量值。变异系数可以衡量数据的离散程度，以此来调整各个属性的权重，使得计算出的节点重要性更具有代表性。这种方法可以更准确地反映出节点在不同属性上的贡献，避免了单一指标可能导致的偏颇。
接下来，通过将节点的重要性的量值划分为不同的等级，并利用可拓学中的标准正域和正域区间，计算每个节点与每个等级的关联度。可拓关联函数是可拓学中的核心概念之一，它用于度量两个元素之间的相似度或关联程度。在这里，关联度值最高的等级被定义为节点对应的最佳等级，这有助于识别网络中动态变化的关键节点。
通过对同一社会网络节点在不同时间点的重要性等级变化的分析，可以揭示节点影响力的时间演变规律。这种动态分析有助于理解网络结构的演化，以及节点在不同时期的角色转换。
可拓聚类方法是可拓学在聚类分析中的应用，它允许在模糊、不确定和非线性的环境中进行数据分类，从而更好地适应复杂网络的特性。通过实例验证，该方法有效地捕捉到了网络节点重要性的动态变化，为理解和管理复杂社会网络提供了新的视角和工具。
总结来说，这篇研究论文提出了一种基于可拓聚类的动态分析方法，旨在解决复杂社会网络中节点重要性识别的动态变化问题。通过多属性决策、变异系数权重计算和可拓关联函数，该方法能够更全面、动态地评估节点在科教人际网络中的影响力，对于网络分析、信息传播研究以及网络优化等领域具有重要的理论和实践意义。
