复杂网络方法被广泛的应用于建模和分析真实世界的复杂系统。控制和预测网络上的传播行为是一个重要课题。在网络结构中，核心节点位于网络的中心，是传播中最有影响力的传播源。对核心节点的定位和控制决定了传播控制的效果。中心性指标常被用于确定网络的核心，其中一个重要方法是k-shell分解。通过迭代的剪去度小于等于k的节点，网络被分解为从核心到边缘的壳层，核心层被认为是网络的核心。这一方法广泛的应用于网络核心的挖掘和分析，如生物网络、科学家合作网、朋友关系网、通信网络等。

然而，通过对多个不同类型真实网络的核心结构的分析，我们发现并非在所有的真实网络中，k-shell方法都能准确定位网络核心。在许多网络中，k-shell方法找到的核心是假核心。这对之前基于k-shell方法的工作提出了挑战。通过对网络结构的细致分析，我们发现网络中存在局域连接过于紧密的小团体，它们是形成假核心的原因。进一步的，我们基于信息熵理论中熵的定义，提出了网络连接熵，度量网络壳层连接的多样性。局域连接紧密的小团体具有相对低的信息熵。这一方法为更加准确的确定网络核心提供了依据。

论文信息: Y. Liu, M. Tang, T. Zhou,Y. Do, Core-like groups result in invalidation of identifying super-spreader byk-shell decomposition, Scientific Reports 5 (2015) 9602.

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