社会网络中的支配集与自我中心分解
社会与信息网络
2016-08-22 v1 物理与社会
摘要
本文旨在解决将整个网络分解为最小数量的自我中心子网络的问题。为此，网络中的自我节点被选为网络最小支配集的成员。然而，要找到这样一种高效的支配性自我中心结构，我们需要能够检测出所有的最小支配集，并比较所有相应的支配性自我中心网络分解。为找到网络的所有最小支配集，我们开发了一种计算启发式方法，该方法基于在已知网络支配数时，将图的节点集划分为三个子集：恒支配顶点、可能支配顶点和绝不支配顶点。为比较由此产生的支配性自我中心网络分解，我们引入了一系列结构度量，用于计算自我中心子网络内部及之间的节点和链接数量。此外，我们将图支配与自我中心分解技术应用于六个实证社会网络。
引用
@article{arxiv.1608.05671,
title = {Dominating sets and ego-centered decompositions in social networks},
author = {Moses A. Boudourides and Sergios T. Lenis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.05671},
year = {2016}
}
备注
17 pages, 7 figures