En viktig uppgift i att analysera sociala nätverk och andra komplexa nätverk är rollanalys: att beskriva och kategorisera noder genom hur de interagerar med andra noder. Två noder har samma roll om de interagerar med motsvarande uppsättningar av grannar. Den mest grundläggande rollen ekvivalens är automorfisk ekvivalens. Tyvärr är den snabbaste algoritmen känd för graf automorfism icke-polynom. Dessutom, eftersom exakt likvärdighet är sällsynt, en mer meningsfull uppgift är att mäta rollen likhet mellan två noder. Denna uppgift är nära relaterad till det länkbaserade likhetsproblem som SimRank tar upp. SimRank och andra befintliga förenklingsåtgärder är dock inte tillräckliga eftersom de inte garanterar att känna igen automorfiska eller strukturellt likvärdiga noder. Detta dokument ger två bidrag. För det första presenterar och motiverar vi flera axiomatiska egenskaper som är nödvändiga för en rolllikviditetsmått eller metriska. För det andra presenterar vi RoleSim, en roll likhet metrisk som uppfyller dessa axiom och som kan beräknas med en enkel iterativ algoritm. Vi bevisar rigoröst att RoleSim uppfyller alla axiomatiska egenskaper och visar sin överlägsna tolkningskraft på både syntetiska och verkliga datauppsättningar.
Jin m.fl. REF introducera RoleSim, som garanterar att känna igen automorf eller strukturellt likvärdiga noder.
Axiomatic ranking of network role similarity
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}