Sammanfattning Detta kapitel behandlar två viktiga frågor inom analys av sociala nätverk som innebär osäkerhet. För det första lägger vi fram en analys av centralitetsåtgärdernas robusthet som utvidgar det arbete som lades fram i Borgatti m.fl. Använda tre typer av komplexa nätverksstrukturer och ett verkligt socialt nätverk. För det andra presenterar vi en metod för att förutsäga kanter i dynamiska sociala nätverk. Våra experimentella resultat visar att robustheten hos de centralitetsåtgärder som tillämpas på mer realistiska sociala nätverk följer ett förutsägbart mönster och att användningen av tidsstatistiken kan förbättra den noggrannhet som uppnås vid kantprognoser.
I Ref undersökte författarna effekterna av olika provtagningsmetoder (val av noder och länkar för addition/deletion) på de olika typerna av komplexa nätverk när det gäller centraliseringsåtgärdernas robusthet.
Centrality Robustness and Link Prediction in Complex Social Networks
{'venue': 'Computational Social Networks', 'journal': 'Computational Social Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}