多层网络中的基于观点中心性：一种凸优化方法
社会与信息网络
2017-06-12 v2 计算机科学与博弈论
物理与社会
摘要
大多数人同时属于多个不同的社交网络，他们在这些网络中的关系可能各不相同。他们对某些话题持有观点，在这些网络上分享和传播观点，并受他人观点的影响。本文基于这一观察，为多层网络提出了一种新的节点中心性度量。我们的度量称为观点中心性，它基于一个表示此类网络中观点传播动态的随机模型。我们构建了一个优化问题，即在控制能够单独影响每个节点的外部影响力时，最大化整个网络的观点。我们找到了该问题的数学闭式解，并利用其解推导出我们的中心性度量。根据观点中心性，一个节点越值得投入外部影响力，它就越中心。我们在一个玩具网络以及一系列真实世界网络上对所提出的中心性进行了实证研究。我们的度量通常与现有的多层中心性度量呈负相关，并根据其定义突出了不同类型的节点。
引用
@article{arxiv.1703.03741,
title = {Opinion-Based Centrality in Multiplex Networks: A Convex Optimization Approach},
author = {Alexandre Reiffers-Masson and Vincent Labatut},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.03741},
year = {2017}
}