Abstract-I detta papper utvärderar vi effekten av buller på gemenskap scoring och centralitet-baserade parametrar med avseende på två olika aspekter av nätverksanalys: (i) känslighet, det är hur parametervärdet ändras som kanter tas bort och (ii) tillförlitlighet i samband med meddelandespridning, det är hur tiden tar att sända ett meddelande förändringar som kanter tas bort. Våra experiment på syntetiska och verkliga nätverk och tre olika bullermodeller visar att för både aspekter över alla nätverk och alla bullermodeller, permanens kvalificerar sig som den mest effektiva mätmetoden. För känslighet experiment närhet centralitet är en nära sekund. För budskapet som sprider experiment, närhet och mellanhet konkurrerar centralitetsbaserat initiatorurval i hög grad med beständighet. Detta beror på att permanens har en dubbel egenskap där den kumulativa permanensen över alla hörn är känslig för buller, men id:erna i de topprankade hörnen, som används för att hitta frön under meddelandespridning förblir relativt stabil under buller.
Sarkar m.fl. REF undersökte gemenskapens poängsättning och centralitetsmått i termer av olika bullernivåer.
Sensitivity and reliability in incomplete networks: Centrality metrics to community scoring functions
{'venue': '2016 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM)', 'journal': '2016 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}