Att identifiera inflytelserika noder som leder till snabbare och bredare spridning i komplexa nätverk är av teoretisk och praktisk betydelse. Graden centralitet metod är mycket enkel men av liten relevans. Globala mått som mellanhet centralitet och närhet centralitet kan bättre identifiera inflytelserika noder, men är oförmögna att tillämpas i storskaliga nätverk på grund av beräknings komplexitet. För att utforma en effektiv rangordningsmetod föreslog vi en halvlokal centralitetsåtgärd som en avvägning mellan den lågrelevanta centraliteten och andra tidskrävande åtgärder. Vi använder modellen Susceptible-Infected-Recovered (SIR) för att utvärdera prestandan genom att använda spridningshastigheten och antalet infekterade noder. Simuleringar på fyra riktiga nätverk visar att vår metod mycket väl kan identifiera inflytelserika noder.
Även i REF, det sägs att närhet centralitet kan "identifiera inflytelserika noder", men det är "omöjligt att tillämpas i storskaliga nätverk på grund av beräknings komplexitet".
Identifying influential nodes in complex networks
{'venue': None, 'journal': 'Physica A-statistical Mechanics and Its Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}