Analysera nätverk kräver komplexa algoritmer för att extrahera meningsfull information. Centralitetsmått har visat sig korrelera med betydelsen och belastningen av noderna i nätverkstrafiken. Här är vi intresserade av problemet med centralitetsbaserad nätverkshantering. Problemet har många tillämpningar som t.ex. att kontrollera nätens robusthet och kontrollera eller förbättra spridningen av enheter. Det kan definieras som att hitta en liten uppsättning topologiska nätverksändringar som ger en önskad närhet centralisering. Som en grundläggande byggsten för att ta itu med detta problem föreslår vi inkrementella algoritmer som effektivt uppdaterar närhetens centralitetsvärden vid förändringar i nätverkstopologin, dvs. kantinsättningar och raderingar. Våra algoritmer har visat sig vara effektiva på många verkliga nätverk, särskilt på små globala nätverk, som har en liten diameter och en spikformad kortaste avståndsfördelning. Förutom närhet centralitet, kan de också vara en stor arsenal för den kortaste vägen-baserad förvaltning och analys av nätverken. Vi validerar experimentellt effektiviteten av våra algoritmer på stora nätverk och visar att de uppdaterar närhet centralitetsvärdena i det temporal DBLP-medförfattare nätverk av 1,2 miljoner användare 460 gånger snabbare än det skulle ta att beräkna dem från grunden. Såvitt vi vet är detta det första arbetet som kan ge praktisk storskalig nätverkshantering baserad på närhetscentralitetsvärden.
I REF föreslås en inkrementell algoritm för att effektivt uppdatera närhetens centralitetsvärden under förändringar i nätverkstopologin.
Incremental Algorithms for Network Management and Analysis based on Closeness Centrality
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}