Det finns ett ständigt ökande intresse för att undersöka dynamiken i tidsvarierande grafer (TVG). Hittills har dock begreppet centralisering i TVG-scenarier vanligtvis hänfört sig till mätvärden som bedömer nodernas relativa betydelse längs den tidsmässiga utvecklingen av det dynamiska komplexa nätet. För vissa TVG-scenarier är det dock viktigare än att identifiera de centrala noderna under en given centraliseringsdefinition att identifiera de viktigaste tidpunkterna för att vidta vissa åtgärder. I detta dokument introducerar och undersöker vi alltså begreppet tidscentralitet i TVG. Jämfört med nodcentraliteten utvärderar tidscentraliteten tidsögonblickets relativa betydelse i dynamiska komplexa nätverk. I detta sammanhang presenterar vi två tids centralitetsmått relaterade till diffusionsprocesser. Vi utvärderar de två definierade mätvärdena med hjälp av en verklig datauppsättning som representerar ett personligt kontaktdynamiskt nätverk. Vi validerar begreppet tidscentralitet som visar att diffusion börjar vid bästa klassade tidpunkter (dvs. de mest centrala), enligt våra mätvärden, kan utföra en snabbare och effektivare diffusionsprocess.
Tidscentraliteter som beskriver tidsögonblickets relativa betydelse i dynamiska komplexa nätverk föreslås i REF.
Time Centrality in Dynamic Complex Networks
{'venue': 'Advances in Complex Systems (ACS), vol. 18, no. 07n08, November&December 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}