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网络的平衡中心性。 (英语) 兹比尔1460.05181

总结:在网络分析的所有分支中都有一个古老的问题。是什么让网络中的演员变得重要、受欢迎或受欢迎?克罗斯利和博纳西奇都认为,演员的地位不在于其内在财富或价值,而在于其与其他演员互动的结构。由于网络中的成对关系数据可以存储在二维数组或矩阵中,因此图论和线性代数可以作为衡量每个参与者的中心性(根据网络的目的,解释为重要性、影响力或受欢迎程度)的重要工具。我们仅用与网络相关联的两个矩阵来表示已知和新的中心性。我们表明,这些表达式的推导可以通过与邻接矩阵相关联的主特征向量(不与所有一个向量正交)进行独占处理。我们还提出了一个中心性向量(SWIPD)它是平方、游走、幂和度中心性向量与各种中心性的权重的线性组合,这些权重取决于网络的目的。通过比较参与者在各种权重下的得分,可以清楚地了解哪些参与者是最中心的。此外,对于阈值网络,(SWIPD)度量结果与权重无关。

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05C82号 小世界图形、复杂网络(图形理论方面)
91天30分 社交网络;意见动态
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