Abstract-Tough centrality av hörn i sociala nätverk har studerats i stor utsträckning, alla tidigare ansträngningar antar att centraliteten av en vertex enbart beror på de strukturella egenskaperna hos grafer. Men med framväxten av online "semantiska" sociala nätverk där hörn har egenskaper (t.ex. Kön, ålder och andra demografiska uppgifter) och kanter är märkta med relationer (t.ex. vän, följer) och vikter (mäta styrkan i ett förhållande), är det viktigt att vi tar hänsyn till semantik när man mäter centralitet. Dessutom bör centraliteten i en vertex vara bunden till en diffus egenskap i nätverket -a Twitter vertex kan ha hög centralitet w.r.t. Jazz, men låg centralitet w.r.t. Republikansk politik. I detta dokument föreslår vi ett nytt begrepp om spridningscentralitet (DC) där semantiska aspekter av grafen, liksom en spridningsmodell för hur en diffus egenskap p sprids, används för att karakterisera centraliseringen av hörn. Vi presenterar en hypergrafbaserad algoritm för att beräkna DC och rapporterar om en prototypimplementering och experiment som visar hur vi kan beräkna DC (med riktiga YouTube-data) på sociala nätverk på en rimlig tid. Vi jämför DC med klassiska centralitet åtgärder som grad, närhet, mellanhet, eigenvector och stress centralitet och visar att i alla fall DC ger högre kvalitetsresultat. DC är också ofta snabbare att beräkna än både mellanhet, närhet och stress centralitet, men långsammare än grad och eigenvector centralitet.
Diffusions centralitet införs i REF mäter centraliteten av noder med avseende på olika förökning egenskaper där författarna postulerar att betydelsen av en vertex kan skilja sig åt med avseende på olika ämnen i samma nätverk.
Diffusion Centrality in Social Networks
{'venue': '2012 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining', 'journal': '2012 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}