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index 55e7214fb185863a035e74420af99ae07f77e234..d689697f43fcc272f76c97f85a4b4b2fb8d95257 100644
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 # Top-k influence node acquisition in a complex network model
 
-#### 介绍
+##### 介绍
 Find top-k influence nodes based on hybrid algorithms and improved k-shell decomposition algorithm
 
 本方法是基于k-shell方法提出的一种在分解过程中使用了迭代信息的*多属性k-shell*方法。该方法首先结合了sigmod函数和迭代信息来得到位置指数，之后再次结合位置指数和k-shell中的shell值得到位置属性（position attribute）。其次，通过节点的局部信息得到邻居属性（neighbor property）。最后，使用信息熵加权法给位置属性以及邻居属性进行加权。