Nuvarande flödesnärhet centralitet (CFCC) har en bättre särskiljande förmåga än den vanliga närheten centralitet baserad på kortaste vägar. I detta papper, vi utvidgar detta begrepp till en grupp av hörn i en viktad graf, och sedan studera problemet med att hitta en delmängd S av k hörn för att maximera sin CFCC C(S), både teoretiskt och experimentellt. Vi visar att problemet är NP-hård, men föreslår två giriga algoritmer för att minimera ömsesidiga C(S) med bevisbara garantier med hjälp av monotonitet och supermodulalitet. Den första är en deterministisk algoritm med en approximationsfaktor (1 − k‐1 · 1 e ) och kubiklöptid; medan den andra är en randomiserad algoritm med en (1 − k‐1 · 1 e − -) - approximation och nästan-linjär körtid för alla  till > 0. Omfattande experiment på modell och verkliga nätverk visar att våra algoritmer är effektiva och effektiva, med den andra algoritmen skalbar till massiva nätverk med mer än en miljon hörn.
En delmängd av författarna till denna uppsats (Li, Yi och Zhang) och Peng och Shan nyligen REF studerade problemet med att hitta en uppsättning S av k hörn så att mängden
Current Flow Group Closeness Centrality for Complex Networks
{'venue': "WWW'2019", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}