Sammanfattning Detta dokument föreslår ett alternativt sätt att identifiera noder med hög mellanhet centralitet. Den introducerar en ny metriska, σ-path centralitet, och en randomiserad algoritm för att uppskatta den, och visar empiriskt att noder med hög ε-path centralitet har hög nod mellanhet centralitet. Den randomiserade algoritmen körs i tid O(ε 3 n 2−2α log n) och utgångar, för varje vertex v, en uppskattning av dess ε-path centralitet upp till additivt fel ±n 1/2+α med sannolikhet 1 − 1/n 2. Experimentella utvärderingar av verkliga och syntetiska sociala nätverk visar bättre noggrannhet när det gäller att upptäcka centraliseringsnoder med hög grad av mellanhet och betydligt kortare genomförandetid jämfört med befintliga randomiserade algoritmer.
Kourtellis m.fl. REF introducerar en ny metriska och visar empiriskt att noder med hög denna metriska har höga BC-värden, och sedan fokusera på att beräkna denna alternativa metriska effektivt.
Identifying high betweenness centrality nodes in large social networks
{'venue': 'Springer Journal on Social Network Analysis and Mining, Volume 3, Issue 4, pp. 899-914 (December 2013)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}