Mellanhet centralitet (BWC) av en vertex är ett mått på fraktionen av kortaste vägar mellan två hörn som går genom vertex och är en av de allmänt använda kortaste väg-baserade centralitetsmått för den komplexa nätverksanalysen. Det tar dock tid (där V och E är, respektive, uppsättningar av noder och kanter av ett nätverk diagram) att beräkna BWC av bara en enda nod. Vår hypotes är att noder med hög grad, men låg lokal klustringskoefficient, är mer benägna att vara på de kortaste vägarna av flera nodpar och är benägna att ådra sig ett större BWC-värde. Följaktligen definierar vi den lokala klustringskoefficient-baserade grad centralitet (LCCDC) för en nod som produkten av graden centralitet noden och en minus den lokala klustring koefficienten av noden. LCCDC av en nod kan beräknas baserat på bara kunskap om två-hop grannskapet av en nod och skulle ta betydligt lägre tid. Vi genomför en uttömmande korrelationsanalys och observerar LCCDC för att uppnå de största korrelationskoefficientvärdena med BWC (jämfört med andra centralitetsmått under tre olika korrelationsmått) och för att hålla mycket starka nivåer av positiv korrelation med BWC för minst 14 av de 18 verkliga nätverk som analyserats. Därför hävdar vi att LCCDC är ett lämpligt mått för att rangordna noderna eller jämföra två noder i en verklig nätverksgraf i stället för BWC.
Nyligen, Meghanathan (2016) föreslog en hybrid centralitetsmått (tar både graden och de kortaste vägar i beaktande) kallas den lokala kluster koefficient-baserad grad centralitet (LCCDC) REF.
A computationally lightweight and localized centrality metric in lieu of betweenness centrality for complex network analysis
{'venue': 'Vietnam Journal of Computer Science', 'journal': 'Vietnam Journal of Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}