Mångsidighetsindex (A. Index) för verkliga nätverksgrafer har traditionellt beräknats baserat på graden centralitetsmåttet och nätverken klassificerades som diverse, dissortativa eller neutrala om A. Indexvärdena är större än 0, mindre än 0 eller närmare 0. I den här artikeln utvärderar vi A. Index för verkliga nätverksgrafer baserade på några av de allmänt använda centralitetsmåtten (mellanhet, eigenvektor och närhet) förutom grad centralitet och observera att sortitetsklassificeringen av verkliga nätverksgrafer beror på den node-nivå centralitetsmetriska som används. Vi föreslår också fem olika nivåer av sortativitet (starkt olika, svagt olika, neutrala, svagt olika och starkt olika) för verkliga nätverk och motsvarande utbud av A. Indexvärde för klassificeringen. Vi analyserar en samling av 50 verkliga nätverksgrafer med avseende på var och en av ovanstående fyra centralitetsmått och uppskattar den empiriska sannolikheten för att observera en verklig nätverksgraf för att uppvisa en viss nivå av diverseitet. Vi hävdar att en verklig nätverksgraf är mer benägna att vara neutral med avseende på mellanhet och grad centralitetsmått och mer benägna att vara olika med avseende på eigenvector och närhet centralitetsmått.
I REF analyserade författaren diverseiteten hos 50 verkliga nätverksgrafer (som också beaktas i detta dokument) baserat på var och en av de fyra centralitetsmåtten DegC, BWC, EVC och CLC.
Assortativity Analysis of Real-World Network Graphs based on Centrality Metrics
{'venue': 'Computer and Information Science', 'journal': 'Computer and Information Science', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}