利用矩阵函数对枢纽和权威进行排序
数值分析
2013-01-29 v3 数值分析
社会与信息网络
物理与社会
摘要
基于底层图邻接矩阵指数的子图中心性 (subgraph centrality) 和可沟通性 (communicability) 概念，已有效地用于无向网络的分析。在本文中，我们将这些度量扩展到有向网络，并将其应用于枢纽 (hubs) 和权威 (authorities) 的排序问题。该扩展通过二部化 (bipartization) 实现，即将有向网络映射到一个节点数加倍的二部无向网络，以获得具有对称邻接矩阵的网络。我们明确地用原始有向网络的邻接矩阵确定了该邻接矩阵的指数，并在此新背景下解释了中心性和可沟通性，从而导出了一种对枢纽和权威进行排序的技术。我们将计算枢纽和权威的矩阵指数方法与著名的 HITS 算法进行了比较，既在小规模人工示例上，也在更真实的现实世界网络上。此外，还讨论并比较了其他几种排序算法。文中还讨论了使用高斯求积规则计算枢纽和权威得分的方法。
引用
@article{arxiv.1201.3120,
title = {Ranking hubs and authorities using matrix functions},
author = {Michele Benzi and Ernesto Estrada and Christine Klymko},
journal= {arXiv preprint arXiv:1201.3120},
year = {2013}
}
备注
28 pages, 6 figures