論文の概要: How to choose the most appropriate centrality measure? A decision tree approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01052v7
• Date: Wed, 19 Jun 2024 15:03:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-23 14:09:06.756929
• Title: How to choose the most appropriate centrality measure? A decision tree approach
• Title（参考訳）: 最適な集中度尺度の選定法 : 決定木アプローチ
• Authors: Pavel Chebotarev, Dmitry Gubanov,
• Abstract要約: 簡単なグラフ上での集中度挙動の専門的な概念に依拠したカリング法を導入する。 このアプローチを、新しいカーネルベースの指標を含む40の中央集権の多様な集合に適用する。 カルリング法を適用することで、いくつかの中心性指標に関する洞察に富んだ知見が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Centrality metrics play a crucial role in network analysis, while the choice of specific measures significantly influences the accuracy of conclusions as each measure represents a unique concept of node importance. Among over 400 proposed indices, selecting the most suitable ones for specific applications remains a challenge. Existing approaches -- model-based, data-driven, and axiomatic -- have limitations, requiring association with models, training datasets, or restrictive axioms for each specific application. To address this, we introduce the culling method, which relies on the expert concept of centrality behavior on simple graphs. The culling method involves forming a set of candidate measures, generating a list of as small graphs as possible needed to distinguish the measures from each other, constructing a decision-tree survey, and identifying the measure consistent with the expert's concept. We apply this approach to a diverse set of 40 centralities, including novel kernel-based indices, and combine it with the axiomatic approach. Remarkably, only 13 small 1-trees are sufficient to separate all 40 measures, even for pairs of closely related ones. By adopting simple ordinal axioms like Self-consistency or Bridge axiom, the set of measures can be drastically reduced making the culling survey short. Applying the culling method provides insightful findings on some centrality indices, such as PageRank, Bridging, and dissimilarity-based Eigencentrality measures, among others. The proposed approach offers a cost-effective solution in terms of labor and time, complementing existing methods for measure selection, and providing deeper insights into the underlying mechanisms of centrality measures.
• Abstract（参考訳）: 中央性尺度はネットワーク分析において重要な役割を担っているが、特定の尺度の選択はそれぞれの尺度がノードの重要性のユニークな概念を示すため、結論の正確性に大きな影響を及ぼす。 400以上の提案された指標の中で、特定のアプリケーションに最も適した指標を選択することは依然として課題である。 既存のアプローチ – モデルベース、データ駆動、アクシオマティクス – には制限があり、モデル、トレーニングデータセット、あるいは特定のアプリケーション毎に制限された公理と関連する必要がある。 これを解決するために、簡単なグラフ上での集中度行動の専門的な概念に依存するカリング法を導入する。 カーリング法は、一連の候補測度を作成し、各測度を識別するためにできるだけ小さなグラフのリストを生成し、決定木調査を構築し、専門家の概念と整合した測度を識別する。 このアプローチを、新しいカーネルベースの指標を含む40の中央集束に適用し、公理的アプローチと組み合わせる。 注目すべきは、40の測度を全て分離するのには13個の小さな1-木しか十分でないことだ。 自己整合性やブリッジ公理のような単純な順序公理を採用することで、一連の測度を劇的に減らし、カリングサーベイを短くすることができる。 このカリング法を適用することで、PageRank、Bridging、および異種性に基づく固有中央集権化対策など、いくつかの中央集権指数に関する洞察に富んだ知見が得られる。 提案手法は、労働時間の観点からコスト効率の高いソリューションを提供し、選択を測る既存の手法を補完し、中央集権度対策のメカニズムに関する深い洞察を提供する。

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