Vi studerar ett nytt begrepp av graf centralitet baserat på absorbera slumpmässiga promenader. Med tanke på en graf G = (V, E) och en uppsättning frågenoder Q  på V, syftar vi till att identifiera k mest centrala noder i G med avseende på Q. Speciellt, vi anser att centrala noder att absorbera för slumpmässiga promenader som börjar vid frågenoder Q. Målet är att hitta uppsättningen av k centrala noder som minimerar den förväntade längden av en slumpmässig gång fram till absorption. Den föreslagna åtgärden, som vi kallar k absorbera slump-walk centralitet, gynnar olika uppsättningar, eftersom det är fördelaktigt att placera k absorbera noder i olika delar av grafen så att "interceptera" slumpmässiga promenader som börjar från olika frågenoder. Även om liknande problemdefinitioner har beaktats i litteraturen, t.ex. i informationsinsamlingsmiljöer där målet är att diversifiera resultaten av webbsökningen, studerar vi problemet formellt i detta dokument och bevisar några av dess egenskaper. Vi finner att problemet är NP-hård, medan den objektiva funktionen är monoton och supermodulär, vilket innebär att en girig algoritm ger lösningar med en approximation garanti. Å andra sidan innebär den giriga algoritmen dyra matrisoperationer som gör det oöverkomligt att använda på stora datauppsättningar. För att möta denna utmaning utforskar vi prestandan hos effektiva heuristiker.
Nyligen, Mavroforakis m.fl. REF föreslår absorberande slumpmässig gång centralisering för att mäta nodens betydelse i en graf.
Absorbing Random-Walk Centrality: Theory and Algorithms
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}