Vi studerar nätverk centralt baserat på dynamiska påverkan förökningsmodeller i sociala nätverk. För att illustrera vårt integrerade matematisk-algoritmiska förhållningssätt för att förstå det fundamentala samspelet mellan dynamiska påverkansprocesser och statiska nätverksstrukturer fokuserar vi på två grundläggande centralitetsåtgärder: a) Single Node Influence (SNI) centralitet, som mäter varje nods betydelse genom dess påverkansspridning; 1 och b) Shapley Centrality, som använder Shapley-värdet av påverkansspridningsfunktionen - formulerad utifrån ett grundläggande kooperativ-game-teoretiskt koncept - för att mäta betydelsen av noder. Vi presenterar en omfattande jämförande studie av dessa två centralitetsåtgärder. Mathematically, vi presenterar axiomatic karakteriseringar, som exakt fångar essensen av dessa två centralitet åtgärder och deras grundläggande skillnader. Algoritmiskt sett tillhandahåller vi skalbara algoritmer för att approximera dem för en stor familj av sociala faktorer. Empiriskt visar vi deras likhet och skillnader i ett antal verkliga sociala nätverk, samt effektiviteten i våra skalbara algoritmer. Våra resultat kastar ljus över deras tillämplighet: SNI centrality är lämplig för att bedöma individuell påverkan i isolering medan Shapley centrality bedömer individers prestanda i gruppinfluens inställningar.
Single-node-influence centrality och Shapley centrality bedöma betydelsen av en nod i isolering respektive i en grupp i social påverkan förökning processer REF.
Interplay between Social Influence and Network Centrality: A Comparative Study on Shapley Centrality and Single-Node-Influence Centrality
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Social and Information Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}