소셜 네트워크는 선천적인 코어-프린지(core-fringe) 구조를 가진다. 코어 노드의 해상도를 높이기 위해 본 논문에서는 코어 노드를 식별하기 위한 새로운 방법인 KSCNR(K-Shell 및 Salton 지수 기반 코어 노드 인식) 방법을 제안한다. 이 방법은 지역 네트워크 위상 특징(중력 중심성과 결합된 Salton 지수)과 전역 네트워크 위상 특징( K-Shell 반복 )을 모두 결합하여 코어 노드를 식별한다. KSCNR 방법은 코어 노드의 선호도에 따라 지역 및 전역 위상 특징의 영향력을 조정하기 위해 가중치를 활용하며, 그 결과 KSCNR 방법은 서로 다른 소셜 네트워크 시나리오에 적합하다. 실험 결과는 KSCNR 방법이 유효성 및 정확성 측면에서 K-Shell, BC, DC, CC와 같은 기존 방법들보다 우수함을 보여준다.

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