用于连续时间监测复杂网络的动态系统
社会与信息网络
2013-06-03 v1 动力系统
物理与社会
摘要
在许多场景中，将成对相互作用在连续时间上的演化进行处理是恰当的。我们表明，在此背景下，可以通过求解由网络动力学驱动的非自治常微分方程（ODE）导出新的类 Katz 中心性度量。这使我们能够以任意分辨率识别并跟踪随时间变化的链路在广播和接收信息方面最具影响力的节点。除了静态 Katz 中心性度量中使用的沿边衰减的经典概念外，该 ODE 还允许随时间衰减，从而可以计算实时的“运行度量”。关于计算效率，我们解释了为何跟踪优质信息接收者比跟踪优质信息广播者成本更低。我们在一个大规模语音呼叫网络上展示了这些新度量，发现了一些从快照或聚合数据中无法显现的关键特征。
引用
@article{arxiv.1305.7430,
title = {Dynamical Systems to Monitor Complex Networks in Continuous Time},
author = {Peter Grindrod and Desmond Higham},
journal= {arXiv preprint arXiv:1305.7430},
year = {2013}
}