Abstract-Heterogena nätverk spelar en nyckelroll i utvecklingen av samhällen och de beslut individer gör. Dessa nätverk kopplar samman olika typer av enheter, till exempel människor och de evenemang de deltar i. Nätverksanalysalgoritmer projekterar vanligtvis sådana nätverk till enkla grafer som består av enheter av en enda typ. Under processens gång sammanställer de relationer mellan enheter av olika slag och lösviktig strukturell information. Vi utvecklar ett matematiskt ramverk som kan användas för att på ett kompakt sätt representera och analysera heterogena nätverk som kombinerar flera enheter och länktyper. Vi generaliserar Bonacich centralitet, som mäter anslutning mellan noder efter antalet vägar mellan dem, att heterogena nätverk och använda denna åtgärd för att studera nätverksstruktur. Specifikt, vi utökar den populära modularitet-maximeringsmetoden för gemenskap detektion för att använda denna centralitet metrisk. Vi rankar också noder baserat på deras anslutning till andra noder. En fördel med detta centralitetsmått är att det har en kvantifierbar parameter som vi kan använda för att fastställa längdskalan för interaktioner. Genom att studera hur rankingen ändras med denna parameter kan vi identifiera viktiga noder i nätverket. Vi tillämpar den föreslagna metoden för att analysera strukturen i flera heterogena nätverk. Vi visar att utnyttjandet av ytterligare beviskällor som motsvarar kopplingar mellan, liksom mellan, olika typer av enheter ger nya insikter i nätverksstruktur.
Författarna till REF utvecklade ett matematiskt ramverk som kan användas för att på ett kompakt sätt representera och analysera heterogena nätverk som kombinerar flera enheter och länktyper.
Structure of Heterogeneous Networks
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Social Computing (SocialCom-09)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}