你不可通行：在多维度复杂网络中避免基于最短路径的中心性度量的伪路径
社会与信息网络
2020-08-20 v2 物理与社会
摘要
在复杂网络分析中，基于最短路径的中心性度量（如介数和紧密中心性）被广泛使用。近来，许多复杂系统被表示为时变、多层以及时变多层网络，即多维度（或高阶）网络。然而，众所周知，聚合过程可能在此类多维度（高阶）网络的聚合视图上产生伪路径。因此，这些伪路径可能导致基于最短路径的中心性度量产生错误结果，从而损害网络中心性分析。在此背景下，我们提出了一种方法，能够在计算多维度（或高阶）网络中基于最短路径的中心性时避免考虑伪路径。我们的方法基于多层面图（MultiAspect Graphs，MAG）来表示多维度网络，并表明著名的中心性算法可直接适配到 MAG 环境中。此外，我们表明，通过使用这种 MAG 表示，通常与时变多维网络聚合中伪路径相关的陷阱可在聚合过程中避免。因此，基于最短路径的中心性被确保能正确计算于多维度网络，而不考虑可能导致错误结果的伪路径。我们还提供了一个案例研究，展示了伪路径在计算最短路径以及由此产生的基于最短路径的中心性（如介数和紧密中心性）中的影响，从而说明了这一贡献的重要性。
引用
@article{arxiv.2006.15401,
title = {You Shall not Pass: Avoiding Spurious Paths in Shortest-Path Based Centralities in Multidimensional Complex Networks},
author = {Klaus Wehmuth and Artur Ziviani and Leonardo Chinelate Costa and Ana Paula Couto da Silva and Alex Borges Vieira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.15401},
year = {2020}
}
备注
17 pages, 6 figures