論文の概要: Characterizing the Interactions Between Classical and Community-aware Centrality Measures in Complex Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07233v1
• Date: Sat, 15 May 2021 14:36:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 01:58:26.912910
• Title: Characterizing the Interactions Between Classical and Community-aware Centrality Measures in Complex Networks
• Title（参考訳）: 複雑ネットワークにおける古典的・地域中心性対策の相互作用の特徴
• Authors: Stephany Rajeh, Marinette Savonnet, Eric Leclercq, and Hocine Cherifi
• Abstract要約: 文献で報告された古典的・地域意識的な集中度尺度との関係について検討する。 その結果, コミュニティ構造が強くなればなるほど, コミュニティに配慮した集中度対策がより適切であることが示唆された。 ネットワークのトランジシティとコミュニティ構造強度は、古典的および地域社会に意識された中心性対策の相互作用を制御する最も重要な要因である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5784415474429137
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Identifying vital nodes in networks exhibiting a community structure is a fundamental issue. Indeed, community structure is one of the main properties of real-world networks. Recent works have shown that community-aware centrality measures compare favorably with classical measures agnostic about this ubiquitous property. Nonetheless, there is no clear consensus about how they relate and in which situation it is better to use a classical or a community-aware centrality measure. To this end, in this paper, we perform an extensive investigation to get a better understanding of the relationship between classical and community-aware centrality measures reported in the literature. Experiments use artificial networks with controlled community structure properties and a large sample of real-world networks originating from various domains. Results indicate that the stronger the community structure, the more appropriate the community-aware centrality measures. Furthermore, variations of the degree and community size distribution parameters do not affect the results. Finally, network transitivity and community structure strength are the most significant drivers controlling the interactions between classical and community-aware centrality measures.
• Abstract（参考訳）: コミュニティ構造を示すネットワークにおいて重要なノードを特定することは根本的な問題である。 実際、コミュニティ構造は現実世界のネットワークの主要な特性の1つである。 近年の研究では、地域社会が認識する中央集権度尺度は、このユビキタスな資産を知らない古典的手段と好意的に比較されている。 それにもかかわらず、それらがどのように関連し、どの状況で古典的あるいはコミュニティを意識した中央集権的手段を使う方が良いかについての明確なコンセンサスはない。 そこで本稿では,本論文で報告されている古典的・地域的中心性指標との関係をより深く理解するために,広範な調査を行う。 実験では、制御されたコミュニティ構造特性を持つ人工ネットワークと、様々なドメインに由来する実世界のネットワークの大規模なサンプルを使用する。 その結果,コミュニティ構造が強くなるほど,コミュニティを意識した集中性対策が適切であることが示唆された。 さらに, 程度およびコミュニティサイズ分布パラメータの変動は, 結果に影響を与えない。 最後に、ネットワークの推移性とコミュニティ構造強度が、古典的かつコミュニティに意識された中心性対策の相互作用を制御する最も重要な要因である。

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