I verkliga världen komplexa nätverk beror betydelsen av en nod på två viktiga parametrar: 1. egenskaper noden, och 2. sammanhanget för den givna tillämpningen. Den aktuella litteraturen innehåller flera centrala åtgärder som har definierats för att mäta betydelsen av en nod baserad på de givna tillämpningskraven. Dessa centralitetsmått hänför ett centralitetsvärde till varje nod som betecknar dess viktindex. Men i verkliga tillämpningar, är vi mer intresserade av den relativa betydelsen av noden som kan mätas med hjälp av dess centralitet rang baserat på den givna centralitetsmåttet. För att beräkna centraliteten rang av en nod, måste vi beräkna centralitetsvärdet av alla noder och jämföra dem för att få rangen. Denna process kräver hela nätverket. Därför är det inte möjligt för verkliga tillämpningar på grund av den stora storleken och dynamiken i verkliga nätverk. I detta projekt strävar vi efter att föreslå snabba och effektiva metoder för att uppskatta den globala centralitetens rankning av en nod utan att beräkna centralitetsvärdet för alla noder. Dessa metoder kan utökas ytterligare för att uppskatta rangen utan att ha hela nätverket. De föreslagna metoderna använder det strukturella beteendet hos centralitet åtgärder, provtagningstekniker, eller maskininlärning modeller. I detta arbete diskuterar vi också hur man ska tillämpa dessa metoder för grad- och närhetsgradsbedömning.
Forskare har fokuserat på att föreslå snabba och effektiva metoder för att identifiera inflytelserika noder och deras rankning i det givna nätverket REF.
Global Rank Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}