Mellanhet centralitet (BWC) är en grundläggande centralitet åtgärd i analys av sociala nätverk. Med tanke på ett storskaligt nätverk, hur kan vi hitta de mest centrala noderna? Denna fråga är av stor betydelse för många viktiga tillämpningar som är beroende av BWC, inklusive community detektering och förståelse graf sårbarhet. Trots det stora arbetet med skalbar approximationsalgoritmkonstruktion för BWC är uppskattningen av BWC på storskaliga nätverk fortfarande en utmaning för beräkningen. I detta dokument studerar vi problemet med centralitetsmaximering (CMP): givet en graf G = (V, E) och ett positivt heltal k, hitta en uppsättning S *  på V som maximerar BWC som är föremål för kardinalitetsbegränsningen. *  på ≤ k. Vi presenterar en effektiv randomiserad algoritm som ger en (1 − 1/e − ) - approximation med hög sannolikhet, där > 0. Våra resultat förbättrar det nuvarande toppmoderna resultatet [40]. Dessutom ger vi de första teoretiska bevisen för giltigheten av ett avgörande antagande i mellanhet centralitetsuppskattning, nämligen att i verkliga nätverk O( skav 2 ) kortaste vägar passerar genom top-k centrala noder, där k är en konstant. Detta förklarar också varför vår algoritm körs i nära linjär tid på realworld nätverk. Vi visar också att vår algoritm och analys kan tillämpas på ett bredare spektrum av centraliseringsåtgärder, genom att tillhandahålla en allmän analytisk ram. På den experimentella sidan utför vi en omfattande experimentell analys av vår metod på verkliga nätverk, visar dess noggrannhet och skalbarhet, och studerar olika egenskaper hos centrala noder. Sedan jämför vi den provtagningsmetod som används av den toppmoderna algoritmen med vår metod. Dessutom gör vi en studie av BWC i tid utveckla nätverk, och se hur centraliteten i de centrala noderna i graferna förändras över tiden. Slutligen jämför vi prestandan hos den stokastiska Kronecker-modellen [28] med verkliga data, och observera att den genererar ett liknande tillväxtmönster.
Mahmoody m.fl. Därefter förbättrades prestandan för ovanstående algoritmer med hjälp av ett nytt provtagningssystem REF.
Scalable Betweenness Centrality Maximization via Sampling
{'venue': "KDD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}