竞争网络中中心性指标的分析与可预测性
社会与信息网络
2025-02-03 v1
摘要
共同外邻居（Common Out-Neighbor，或 CON）分数在竞争情境下通过出链量化共享影响力。对竞争网络的动态分析表明，CON 分数是节点排名的强大预测因子。CON 分数被定义为一阶和二阶形式，捕获了直接和间接的竞争交互，为评估节点影响力提供了综合指标。使用来自 Survivor、Chess.com 和 Dota~2 在线游戏竞赛的数据集，构建了有向竞争网络，并将动态 CON 分数整合到监督机器学习模型中。实验结果表明，在分类任务中，CON 分数始终优于 PageRank、接近中心性和中介中心性等传统中心性指标。通过将动态中心性指标与机器学习相结合，我们提出的方法能够准确预测竞争网络中的结果。这些发现突显了 CON 分数作为节点分类特征的稳健性，为理解和分析竞争交互提供了重要进展。
引用
@article{arxiv.2501.19220,
title = {Analysis and predictability of centrality measures in competition networks},
author = {Anthony Bonato and Mariam Walaa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.19220},
year = {2025}
}