¿Cuál es una buena medida de la fuerza de un enlace y la influencia de un nodo?

Question

En el contexto de las redes sociales, ¿cuál es una buena medida de la fuerza de un enlace entre dos nodos? Pienso en este momento que el siguiente debería darme lo que quiero:

Durante dos nodos A y B:
Strength(A,B) = (neighbors(A) intersection neighbors(B))/neighbors(A)

donde los vecinos (X) da el número total de nodos conectados directamente a X y la intersección La operación anterior proporciona la cantidad de nodos que están conectados a A y B.

Por supuesto, Strength(A,B) != Strength(B,A).

Ahora sabiendo esto, ¿hay una buena manera de determinar la influencia de un nodo? Inicialmente estaba usando el Degree Centrality de un nodo para determinar su "influencia", pero de alguna manera creo que no es una buena idea porque el hecho de que un nodo tenga muchos enlaces salientes no significa nada. Esos enlaces también deberían ser poderosos. En ese caso, ¿tal vez usar una suma de las fortalezas de cada nodo conectado a este nodo es una buena idea para estimar su influencia? ¿Estoy en la dirección correcta? ¿Alguien tiene alguna sugerencia?

Mi filosofía (y la comprensión de los términos):

• Fuerza indica hasta qué punto A es dispuesto a hacer lo que B ya ha hecho
• Influencia indica hasta qué punto A puede hacer que B haga algo (persuasión, tal vez?)

Restricciones: acceso sólo a un subgrafo. Quiero decir, estoy tratando de ser realista aquí porque las redes sociales son enormes y tener una visión completa no es tan práctico.

Answer 1

es posible que desee comprobar algunas nociones más sofisticadas de la distancia. Una muy interesante es una "distancia de resistencia", que le permite ver a distancia como la probabilidad de un camino al azar de un nodo que nos llevará a otro

hay varios días de notas de la conferencia, además de las referencias a seguir leyendo en http://www.cs.yale.edu/homes/spielman/462/.

Answer 2

algunas reflexiones sobre esta:

Cuando se habla de la influencia de un nodo en un gráfico de una central de medición que viene a la mente es la proximidad centralidad. La centralidad de proximidad observa el número de rutas más cortas en un gráfico en el que está el nodo. Desde un punto de vista de influencia, el nodo que se encuentra en las rutas más cortas es el nodo que puede compartir información más fácilmente, es decir, está más cerca de más nodos que cualquier otro.

También menciona el uso de las fortalezas de cada nodo conectado a un nodo. Tal vez deberías mirar la centralidad del vector propio que clasifica un nodo altamente si está conectado a otros nodos de alto grado. Esta es una versión no dirigida de PageRank.

Algunas preguntas que podrían afectar su elección aquí son:

1. Is You grafo dirigido?
2. ¿Los bordes tienen peso? Mencionas fuerza ... ¿te refieres a pesos de algún tipo?

Si usted tiene pesos tal vez el siguiente paso de un simple centralidad de grado sería intentar un enfoque grado centralidad ponderado. Por lo tanto, solo tener un alto número de conexiones no te convierte automáticamente en el más influyente.