Abstract Graphs (nätverk) är ett viktigt verktyg för att modellera data inom olika områden, inklusive sociala nätverk, bioinformatik och den globala webben. De flesta nätverk som bildas inom dessa områden är riktade grafer, där alla kanter har en riktning och de är inte symmetriska. Mellanhet centralitet är ett viktigt index som ofta används för att analysera nätverk. I detta papper, först givet en riktad nätverk G och en vertex r  och V (G), föreslår vi en ny exakt algoritm för att beräkna mellanhet poäng r. Vår algoritm pre-kompilerar en uppsättning RV (r), som används för att beskära en enorm mängd beräkningar som inte bidrar i mellanhet poäng r. Tid komplexitet av vår exakta algoritm beror på  till RV(r) och det är respektive för oviktade grafer och viktade grafer med positiva vikter. och i de flesta fall är det en liten konstant. Sedan, för de fall där RV (r) är stor, presenterar vi en enkel randomiserad algoritm som prover från RV (r) och utför beräkningar för endast de provade elementen. Vi visar att denna algoritm ger en (en, δ)-uppskattning av mellanhet poäng r. Slutligen utför vi omfattande experiment över flera verkliga datauppsättningar från olika domäner för flera slumpmässigt utvalda hörn samt för hörnen med den högsta mellanhet poäng. Våra experiment visar att i de flesta fall överträffar vår algoritm avsevärt de mest effektiva befintliga randomiserade algoritmerna, både när det gäller körtid och noggrannhet. Våra experiment visar också att vår pro- poserade algoritm beräknar mellanhet poäng av alla hörn i uppsättningarna av storlekar 5, 10 och 15, mycket snabbare och mer exakt än de mest effektiva befintliga algoritmer.
Slutligen presenterade författarna i REF exakta och ungefärliga algoritmer för beräkning av mellanhet centralitet av en vertex eller en liten uppsättning hörn i riktade grafer.
Efficient Exact and Approximate Algorithms for Computing Betweenness Centrality in Directed Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}