SRAVNITEL'NYY ANALIZ MER TsENTRAL'NOSTI V SETEVYKh STRUKTURAKh

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

Рассматривается задача нахождения центральных элементов в сетевых структурах. Поскольку концепция центральности не имеет четкого определения, в литературе известно большое число моделей определения наиболее важных элементов сети. Приведен обзор существующих подходов для сравнения мер центральности, осуществлен сравнительный анализ чувствительности известных индексов центральности к различным изменениям в структуре сети.

Авторлар туралы

N. MEShchERYaKOVA

Email: natamesc@gmail.com

S. ShVYDUN

Email: shvydun@hse.ru

Әдебиет тізімі

  1. Newman M.E.J. Networks: Second Edition. Oxford: Oxford University Press, 2018.
  2. Centiserver: The most comprehensive centrality resource and web application for centrality measures calculation. [онлайн] доступно по ссылке: https://www.centiserver.org/centrality/list/ [дата обращения - 7.12.2023].
  3. Aleskerov F.T., Shvydun S., Meshcheryakova N. New Centrality Measures in Networks: How to Take into Account the Parameters of the Nodes and Group Influence of Nodes to Nodes. Boca Raton: CRC Press, 2022.
  4. Shvydun S. The Impact of COVID-19 on the Air Transportation Network // Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer, Cham. 2023. V. 1435. P. 94-107.
  5. Sabidussi G. The centrality index of a graph // Psychometrika. 1966. V. 31. No. 4. P. 581-603.
  6. Myerson R.B. Graphs and cooperation in games // Math. Oper. Res. 1977. V. 2. P. 225-229.
  7. Myerson R.B. Conference structures and fair allocation rules // Int. J. Game Theory. 1980. V. 9. P. 169-182.
  8. Boldi P., Vigna S. Axioms for centrality // Internet Math. V. 10. 2014. P. 222-262.
  9. Skibski O., Michalak T.P., Rahwan T. Axiomatic characterization of game-theoretic centrality // J. Artif. Int. Res. 2018. V. 62. No. 1. P. 33-68.
  10. Skibski O., Sosnowska J. Axioms for Distance-Based Centralities // Proceedings of the 32nd AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI). 2018. P. 1218-1225.
  11. Chebotarev P. Selection of centrality measures using Self-consistency and Bridge axioms // J. Complex Networks. 2023. V. 11. No. 5. P. 1-23.
  12. Хитрая В.А., Мазалов В.В. Теоретико-игровая центральность вершин ориентированного графа // МТИП. 2023. Т. 3. № 15. С. 64-87.
  13. Щербакова Н.Г. Аксиоматика центральности в комплексных сетях // Проблемы информатики. 2015. Т. 3. № 28. С. 3-14.
  14. Borgatti S., Carley K., Krackhardt D. On the robustness of centrality measures under conditions of imperfect data // Soc. Networks. 2006. V. 28. No. 2. P. 124-136.
  15. Frantz T.L., Cataldo M., Carley K.M. Robustness of centrality measures under uncertainty: Examining the role of network topology // Comput. Math. Organ. Theor. 2009. V. 15. No. 4. P. 303-328.
  16. Segarra S., Ribeiro A. Stability and Continuity of Centrality Measures in Weighted Graphs // IEEE Transactions on Signal Processing. 2016. V. 64. No. 3. P. 543-555.
  17. Martin C., Niemeyer P. Influence of measurement errors on networks: Estimating the robustness of centrality measures // Network Sci. 2019. V. 7. No. 2. P. 180-195.
  18. Murai S., Yoshida Y. Sensitivity Analysis of Centralities on Unweighted Networks // The World Wide Web Conference on - WWW’19. 2019. P. 1332-1342.
  19. Meshcheryakova N., Shvydun S. Perturbation Analysis of Centrality Measures // 2023 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM). 2023. P. 407-414.
  20. Freeman L.C. Centrality in social networks: conceptual clarification // Soc. Networks. 1979. V. 1. No. 3 P. 215-239.
  21. Brin S., Page L. The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine// Comput. Netw. 1998. V. 30. P. 107-117.
  22. Katz L. A New Status Index Derived from Sociometric Index // Psychometrika. 1953. V. 18 P. 39-43.
  23. Kleinberg J.M. Authoritative sources in a hyperlinked environment // J. ACM. 1999. V. 46. No. 5. P. 604-632.
  24. Estrada E., Rodriguez-Velazquez J.A. Subgraph centrality in complex networks // Phys. Rev. E. 2005. V. 71. No. 5. P. 1-9.
  25. Bavelas A. Communication Patterns in Task-Oriented Groups // J. Acoust. Soc. Amer. 1950. V. 22. No. 6. P. 725-730.
  26. Anthonisse J.M. The rush in a directed graph // Technical Report BN 9/71, Stichting Mathematisch Centrum. Amsterdam. 1971.
  27. Freeman L.C. A set of measures of centrality based upon betweenness // Sociometry. 1977. V. 40. No. 1. P. 35-41.
  28. Aleskerov F.T., Meshcheryakova N.G., Shvydun S.V. Power in Network Structures // Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. 2017. V. 197. P. 79-85.
  29. Aleskerov F.T., Andrievskaya I.K., Permjakova Е.Е. Key borrowers detected by the intensities of their short-range interactions // Working papers by NRU Higher School of Economics. Series FE “Financial Economics”. 2014. No. WP BRP 33/FE/2014.
  30. Aleskerov F., Yakuba V. Matrix-vector approach to construct generalized centrality indices in networks // NRU Higher School of Economics. Series WP7 “Mathematical methods for decision making in economics, business and politics”. 2020. No. 2323.
  31. Aleskerov F., Andrievskaya I., Nikitina A., Shvydun S. Key Borrowers Detected by the Intensities of Their Interactions // Handbook of Financial Econometrics, Mathematics, Statistics, and Machine Learning (In 4 Volumes). World Scientific. 2020. P. 355-389.
  32. Aleskerov F., Gavrilenkova I., Shvydun S., Yakuba V. Power Distribution in the Networks of Terrorist Groups: 2001-2018 // Group. Decis. Negot. 2020. V. 29. P. 399-424.
  33. Centrality Measures: from Theory to Applications. [онлайн] доступно по ссылке: https://centrality.mimuw.edu.pl/ [дата обращения - 7.12.2023].
  34. Skibski O. Vitality Indices are Equivalent to Induced Game-Theoretic Centralities // IJCAI-21. 2021. P. 398-404.
  35. Nieminen U.J. On the centrality in a directed graph // Soc. Sci. Res. 1973. V. 2. No. 4. P. 371-378.
  36. Garg M. Axiomatic Foundations of Centrality in Networks // Soc. Sci. Res. Network. 2009. No. 1372441.
  37. Landherr A., Friedl B., Heidemann J. A Critical Review of Centrality Measures in Social Networks // Bus. Inf. Syst. Eng. 2010. V. 2. P. 371-385.
  38. Bloch F., Jackson M.O., Tebaldi P. Centrality measures in networks // Soc. Choice Welf. 2023. V. 61. P. 413-453.
  39. Aizerman M.A, Aleskerov F.T. Theory of choice. Amsterdam: North-Holland. 1995.
  40. Ficara A., Cavallaro L., Curreri F., Fiumara G., De Meo P., Bagdasar O., Song W., Liotta A. Criminal networks analysis in missing data scenarios through graph distances // PLOS ONE. 2021. V. 16. No. 8. e0255067.
  41. Ficara A., Cavallaro L., De Meo P., Fiumara G., Catanese S., Bagdasar O., Liotta A. Social Network Analysis of Sicilian Mafia Interconnections // Studies Comput. Int. 2020. V. 882. P. 440-451.
  42. Meshcheryakova N. Network Analysis of Bilateral Trade Data Under Asymmetry // 2020 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM). 2020. P. 379-383.
  43. The World Integrated Trade Solution. [онлайн] доступно по ссылке: https://wits.worldbank.org/ [дата обращения - 7.12.2023].

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© The Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».