Mycket av det tidigare arbetet inom nätverksanalys har fokuserat på att analysera diskreta grafer, där binära kanter representerar "närvaron" eller "saknaden" av ett förhållande. Eftersom traditionella nätverksåtgärder (t.ex. mellanhet centralitet) använder en diskret länkstruktur, måste komplexa system omvandlas till denna representation för att undersöka nätverksegenskaper. På många områden kan det dock råda osäkerhet om relationsstrukturen och eventuell osäkerhetsinformation skulle gå förlorad i översättningen till en diskret representation. Osäkerhet kan uppstå på områden där det finns modererande länkinformation som inte lätt kan observeras, dvs. länkar blir inaktiva över tiden men kan inte tappas eller observerade länkar kanske inte alltid motsvarar ett giltigt förhållande. För att representera och resonera med dessa typer av osäkerhet går vi bortom den diskreta graframen och utvecklar sociala nätverksåtgärder baserade på en probabilistisk grafrepresentation. Mer specifikt utvecklar vi mått på bana längd, mellanhet centralitet, och kluster koefficienten som baseras på provtagning och en baserad på probabilistiska vägar. Vi utvärderar våra metoder på tre verkliga nätverk från Enron, Facebook och DBLP, som visar att våra föreslagna metoder mer exakt fångar framträdande effekter utan att vara känsliga för lokalt buller, och att den resulterande analysen ger en bättre förståelse för grafstrukturen och den osäkerhet som uppstår till följd av dess förändring över tid.
Pfeiffer och Neville REF utvecklade mått på stiglängd, mellanhet, centralitet och klustringskoefficient i probabilistiska grafer baserade på provtagning och probabilistiska vägar.
Methods to Determine Node Centrality and Clustering in Graphs with Uncertain Structure
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}