論文の概要: Identifying Influential Nodes in Two-mode Data Networks using Formal Concept Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03372v1
• Date: Tue, 7 Sep 2021 23:57:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-09 13:40:42.315113
• Title: Identifying Influential Nodes in Two-mode Data Networks using Formal Concept Analysis
• Title（参考訳）: 形式的概念解析を用いた2モードデータネットワークにおける流入ノードの同定
• Authors: Mohamed-Hamza Ibrahim, Rokia Missaoui and Jean Vaillancourt
• Abstract要約: Bi-face (BF) は、2モードネットワークにおける重要なノードを特定するための新しい二部集中度測定である。 オフ・ザ・シェルフ中心性指数とは違って、あるノードが隣り合うノードに粘着的サブ構造がどう影響するかを双斜線で定量化する。 いくつかの実世界および合成ネットワークに関する実験は、既存の顕著な二分極集中度よりもBFの効率が良いことを示す。
• 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: Identifying important actors (or nodes) in a two-mode network often remains a crucial challenge in mining, analyzing, and interpreting real-world networks. While traditional bipartite centrality indices are often used to recognize key nodes that influence the network information flow, they frequently produce poor results in intricate situations such as massive networks with complex local structures or a lack of complete knowledge about the network topology and certain properties. In this paper, we introduce Bi-face (BF), a new bipartite centrality measurement for identifying important nodes in two-mode networks. Using the powerful mathematical formalism of Formal Concept Analysis, the BF measure exploits the faces of concept intents to identify nodes that have influential bicliques connectivity and are not located in irrelevant bridges. Unlike off-the shelf centrality indices, it quantifies how a node has a cohesive-substructure influence on its neighbour nodes via bicliques while not being in network core-peripheral ones through its absence from non-influential bridges. Our experiments on several real-world and synthetic networks show the efficiency of BF over existing prominent bipartite centrality measures such as betweenness, closeness, eigenvector, and vote-rank among others.
• Abstract（参考訳）: 2モードネットワークで重要なアクター(あるいはノード)を特定することは、現実世界のネットワークを採掘、分析、解釈する上で重要な課題である。 従来の二部集中度指標は、ネットワーク情報フローに影響を与えるキーノードを認識するためにしばしば使用されるが、複雑な局所構造を持つ大規模ネットワークや、ネットワークトポロジと特定の特性に関する完全な知識の欠如といった複雑な状況において、しばしば悪い結果をもたらす。 本稿では,2モードネットワークにおける重要なノードを識別するバイパーティイト集中度測定手法であるBi-face (BF)を提案する。 形式的概念解析の強力な数学的フォーマリズムを用いて、BF測度は概念意図の顔を利用して、バイクリッド接続に影響を及ぼし、無関係な橋に存在しないノードを特定する。 オフ・ザ・シェルフ・セントラル性指標とは異なり、非インフルエンサー・ブリッジの欠如によってネットワーク・コア・ペリペラルな指標には存在しないにもかかわらず、ノードが隣接ノードに対してどのように凝集構造の影響があるかを定量化する。 実世界および合成ネットワークを用いた実験により,既存の2成分集中性指標である近接性,固有ベクトル,投票率に対するbfの有効性が示された。

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