破碎与压缩网络以进行中心性分析
数据结构与算法
2012-09-27 v1 社会与信息网络
物理与社会
摘要
在网络中谁更重要？谁控制着节点间的流动，或者谁的贡献对连接至关重要？中心性指标在回答这些问题时发挥着重要作用。介数中心性指标对于网络分析非常有用，并已在各种工具中实现。由于它是图挖掘中计算成本最高的内核之一，人们已提出了几种快速计算介数中心性的技术。在本工作中，我们提出并研究了压缩网络并将其破碎成若干部分的技术，以便剩余的计算可以独立地针对每个部分进行处理。虽然我们是专门为介数中心性设计和调整破碎过程的，但它也可以直接适配于其他中心性指标。实验结果表明，所提出的技术可以成为减少各类网络中心性计算时间的有力手段。
引用
@article{arxiv.1209.6007,
title = {Shattering and Compressing Networks for Centrality Analysis},
author = {Ahmet Erdem Sarıyüce and Erik Saule and Kamer Kaya and Ümit V. Çatalyürek},
journal= {arXiv preprint arXiv:1209.6007},
year = {2012}
}