Mar, 2024

基于归纳图神经网络的大型网络节点中心度估计

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TL;DR我们重新定义了 Closeness Centrality（CC）和 Betweenness Centrality（BC）节点排序问题，提出了 CNCA-IGE 模型，它是一个基于归纳图神经网络的编码器 - 解码器模型，用于基于指定的 CC 或 BC 指标对节点进行排序。我们在各种规模的合成和现实网络上评估了我们的方法，并实验证明 CNCA-IGE 模型在降低执行时间和提高性能方面优于现有基线模型。
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发现论文，激发创造
  • 从零开始学习识别高介数中心节点：一种新的图神经网络方法

    本文提出了一种基于 encoder-decoder 框架及 pairwise ranking loss 方法的学习算法，用于在大规模网络中快速且精确地鉴定 betweenness centrality 高的节点，与同类算法相比，具有较高的速度和准确性。

    May, 2019

  • 使用图神经网络（GNN）对交通网络中的图进行边缘排名

    该文章提出一种基于图神经网络的边缘排序方法，用于评估不同边缘连接的重要性，并在大规模网络中表现出高效和准确的性能，此方法特别适用于城市基础设施的改进、电力和水资源网络的弹性分析以及工程网络的资源分配优化。

    Mar, 2023

  • 利用因果意识图神经网络预测动态图中的时序中心度

    利用 De Bruijn 图神经网络（DBGNN）来预测时间序列数据中的时间路径中心性，显著改善了静态图卷积神经网络对于中介中心性和紧密中心性的预测。

    Oct, 2023

  • 大规模计算经典亲密中心性

    本文提出了一种高度可扩展的算法，用于在图中估计所有节点的经典接近度中心性，并针对出站和入站中心性的概括，提出了有效的算法，并在大型网络上进行了广泛实验，证明了其高可扩展性和准确性。

    Aug, 2014

  • 无需了解连接的核心性评估

    本篇研究采用差分隐私技术，成功实现在不泄露各分布式社交网络内部连接信息的情况下，多个不信任方计算节点的自我中心介数中心度量，实验结果在 Facebook 网络上具有实际可行性。

    May, 2020

  • 基于节点中心性和图嵌入的链接预测参数化模型

    本文提出了一种新的方法 Node Centrality and Similarity Based Parameterised Model（NCSM）用于链接预测任务，通过在自定义的图神经网络（GNN）层中将节点中心性和相似性度量作为边特征进行唯一的集成，有效地利用大型网络的拓扑信息。该模型是第一个考虑拓扑信息的参数化 GNN 链接预测模型，并在五个基准图数据集上进行评估，结果表明 NCSM 相比于现有的最先进模型如图卷积网络和变分图自编码器，在各种指标和数据集上表现出更好的性能，这种卓越的性能归功于 NCSM 对节点中心性、相似性度量的创新整合和对拓扑信息的高效利用。

    Sep, 2023

  • 社交网络中的介数中心性相关性

    研究了不同类型的无标度网络及其节点之间的度度相关性和中心性之间的关系，发现在社交网络中主要存在的同配网络中，节点之间的中心性与较高影响力的节点周围的环境没有明显的关联。

    Oct, 2002

  • 复杂网络中的子图中心性

    本文介绍了一种新的中心度量，可以通过节点在网络中的所有子图中的参与情况来表征节点的重要性，具有较好的研究网络图案的性质。研究结果表明，该方法能够更好地区分网络中的节点，并且展现了一定的实用性和可靠性。

    Apr, 2005

  • 通过添加链接提高节点的中介中心性

    本文考虑如何通过有限数量的新边缘与节点相连以增加节点的居间度量。我们研究了最大化某个节点的居间度量和排名的问题，并提出了一种简单的贪婪法近似算法，以及一种用于更新节点居间度量的动态算法。我们的算法大大提高了节点的居间性和排名，并在多个真实网络中表现出竞争的基线。

    Feb, 2017

  • ONBRA: 时态网络中时间介数中心性的严格估计

    本文提出了 ONBRA 算法作为第一种基于抽样的近似算法，用来计算带有时间信息网络中节点的时间介数中心性，为减少计算代价带来质量保证。

    Mar, 2022