社区感知中心性度量的比较评估
社会与信息网络
2022-05-17 v1 计算机与社会
摘要
在复杂网络中，有影响力的节点在促进或抑制传播现象方面起着关键作用。人们已提出大量中心性度量，用于根据节点的重要性对其进行识别和排序。经典的中心性度量依赖于节点的各种局部或全局属性，未考虑网络的社区结构。近年来，越来越多的研究转向社区感知中心性度量。事实上，社区结构在绝大多数真实世界网络中是一种普遍存在的特征。文献中的关注点在于设计社区感知中心性度量，然而迄今为止，尚缺乏对其有效性的系统评估。本研究填补了这一空白，能够回答在实际情境中应使用哪种社区感知中心性度量。我们在十五个真实世界网络上，利用易感-感染-恢复（SIR）模型，在传染病传播过程场景中考察了七种有影响力的社区感知中心性度量。结果表明，社区感知中心性度量之间的相关性通常较低。此外，在多传播源问题中，当资源充足时，利用模块度活力（Modularity Vitality） targeting 远端枢纽更为有效；而在资源有限时，扩散通过桥节点扩展得更好，尤其是在具有中等或强社区结构的网络中。
引用
@article{arxiv.2205.06995,
title = {Comparative evaluation of community-aware centrality measures},
author = {Stephany Rajeh and Marinette Savonnet and Eric Leclercq and Hocine Cherifi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.06995},
year = {2022}
}
备注
This version of the article has been accepted for publication, after peer review but is not the Version of Record and does not reflect post-acceptance improvements, or any corrections. The Final Version of Record is available online at: https://doi.org/10.1007/s11135-022-01416-7