Under de senaste årtiondena har ett antal centralitetsmått som beskriver nätverksegenskaper hos noder föreslagits för att rangordna betydelsen av noder. För att förstå korrelationerna mellan centralitetsmått och för att approximera en högkomplexitetscentralitetsmått genom ett starkt korrelerat lågkomplexitetsmått studerar vi först korrelationen mellan centralitetsmått i termer av deras Pearson korrelationskoefficient och deras likhet i rankning av noder. Förutom de allmänt använda centralitetsmåtten inför vi en ny centralitetsmätare, gradmassan. Den mth-order grad massa av en nod är summan av den viktade graden av noden och dess grannar inte längre än m hops bort. Vi finner att mellanheten, närheten och beståndsdelarna i huvudeignvector är starkt korrelerade med graden, den 1: a ordningens grad massa respektive den 2: a ordningens grad massa, i både nätverksmodeller och verkliga nätverk. Vi bevisar sedan teoretiskt att Pearson korrelationskoefficienten mellan huvudegenvektorn och 2:a ordningens gradmassa är större än den mellan huvudegenvektorn och en lägre gradmassa. Slutligen undersöker vi effekten av de oflexibla kontraner som valts ut på grundval av olika centralitetsmått för att hjälpa en åsikt att konkurrera med en annan i den oflexibla kontrastrande åsiktsmodellen (ICO). Intressant nog finner vi att valet av oflexibla kontrarians baserat på hävstången, mellanheten, eller graden är mer effektivt i åsikts-konkurrens än att använda andra centralitetsmått i alla typer av nätverk. Denna iakttagelse stöds av våra tidigare observationer, dvs. att det finns ett starkt linjärt samband mellan graden och mellanheten samt en hög centraliseringslikhet mellan hävstången och graden.
Tanken på att studera korrelationen mellan beräkningsmässigt lätta centralitetsmått och beräkningstunga centralitetsmått var nyligen motsatt av Li et al. REF i vilken Pearsons korrelationskoefficient användes som korrelationsmått för att utvärdera i vilken utsträckning man kunde rangordna hörnen med hjälp av ett beräkningsmässigt lätt centralitetsmått i stället för ett beräkningsmässigt tungt centralitetsmått.
Correlation between centrality metrics and their application to the opinion model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science']}