В контексте социальных сетей, что такое хорошая мера силы ссылки между двумя узлами? Я в настоящее время думаю, что следующее должно дать мне, что я хочу:
Для двух узлов A и B:Strength(A,B) = (neighbors(A) intersection neighbors(B))/neighbors(A)
где соседи (X) дают общее количество узлов, непосредственно подключенных с X, и перекрестная операция выше дает количество узлов, которые подключены к A и с B.
Конечно, Strength(A,B) != Strength(B,A)
.
Теперь знание этого, существует ли хороший способ определить влияние узла? Я первоначально использовал Центрированность Градуса узла для определения его "влияния", но я так или иначе думаю его не хорошая идея, потому что просто, потому что узел имеет много исходящих ссылок, ничего не означает. Те ссылки должны быть мощными также. В этом случае возможно, использование агрегата преимуществ каждого узла, подключенного к этому узлу, является хорошей идеей оценить ее влияние? Я нахожусь в правильном направлении? У кого-либо есть какие-либо предложения?
Моя Философия (и понимание условий):
Ограничения: Доступ только к подграфу. Я имею в виду, я пытаюсь быть реалистичным здесь, потому что социальные сети огромны и имеют, полное представление не так практично.
, возможно, вы захотите ознакомиться с более сложными понятиями расстояние. Действительно крутым является "расстояние сопротивления", которое позволяет вам рассматривать расстояние как вероятность того, что случайный путь от одного узла приведет вас к другому
есть несколько дней лекций и ссылки на дальнейшие чтение на http://www.cs.yale.edu/homes/spielman/462/ .
Несколько мыслей по этому поводу:
Когда вы говорите о влиянии узла в графе, одно измерение центральности, которое приходит на ум, это центральность близости. Центральность близости рассматривает количество кратчайших путей в графе, на которых находится узел. С точки зрения влияния, узел, который находится на наибольшем количестве кратчайших путей, является узлом, который может легче всего обмениваться информацией, т.е. он ближе к большему количеству узлов, чем любой другой.
Вы также упоминаете использование силы каждого узла, подключенного к узлу. Возможно, вам стоит посмотреть на центральность собственного вектора, которая оценивает узел высоко, если он соединен с другими узлами высокой степени. Это неориентированная версия PageRank.
Некоторые вопросы, которые могут повлиять на ваш выбор здесь:
Если у вас есть веса, возможно, следующим шагом от простой центральности степени будет попытка использовать взвешенную центральность степени. Таким образом, просто наличие большого количества связей не делает вас автоматически самым влиятельным.