超图中心性与重要性度量调查：分类与实证洞察
物理与社会
2025-12-02 v1 社会与信息网络
摘要
识别中心实体和相互作用是网络科学中的一个基本问题。虽然已广泛研究图（两两关系），但许多生物和社会系统表现出更高阶的相互作用，最佳建模为超图。由此引发了针对超图中心性度量的专门化研究，但该领域仍不完整且缺乏统一框架。本文通过提供对 39 个不同度量的系统调查来解决这一差距。我们引入了新型分类将其分为：（1）结构性（基于拓扑）、（2）功能性（对系统动力学的影响）或（3）情境性（包含外部特征）。我们还呈现了一个实验评估，比较它们的实证相似性和计算时间。最后，我们讨论了应用，为该领域的未来研究建立了一个连贯的路线图。
引用
@article{arxiv.2512.00107,
title = {A Survey on Centrality and Importance Measures in Hypergraphs: Categorization and Empirical Insights},
author = {Jaewan Chun and Fanchen Bu and Yeongho Kim and Atsushi Miyauchi and Francesco Bonchi and Kijung Shin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.00107},
year = {2025}
}