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基于归纳图神经网络的大型网络节点中心度估计
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
PDF4 months ago
WWWONBRA: 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。
PDF2 years ago
使用渐进采样和非均匀 Rademacher Bounds 估算介数中心性的 SILVAN 算法
提出一种新型高效算法 SILVAN，基于蒙特卡洛实证 Rademacher 平均值的新约束，通过渐进采样方法计算网络图中各节点的中介中心性，建立新的估算方案提供节点中介中心性的非均匀偏差边界并确定样本所需的数量，相比于其他算法在样本数量和准
PDF3 years ago
关于分类时空中介中心性的多项式可解性
本文研究了在时间图中如何高效地计算顶点的中介中心性，提出了多种 “最短路径” 的概念，并探讨了哪种概念能够在多项式时间内解决问题。
PDF3 years ago
时间中介中的算法问题
研究时变图中各种概念下的最优时空路径，发现计算其顶点之间的中心度具有可计算与难以计算的不同情况，其计算复杂度与所选的最优路径概念相关，是社交网络分析中常用的一种有用工具。
PDF4 years ago
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
PDF5 years ago
ABRA: 使用 Rademacher 平均值在静态和动态图中逼近介数中心度
利用随机采样和统计学习理论，我们提出了 ABRA 算法，可以高效地计算和维护所有节点或边的介数中心性，相较于目前同等质量保证和样本数的最先进算法更具优势。
PDF8 years ago
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。
PDF22 years ago
复杂网络的攻击脆弱性
本文研究了复杂网络在节点和边受到攻击的响应。通过计算平均反向测地线长度和最大连接子图的大小，数值地研究了几种复杂网络模型和科学合作以及互联网流量这些现实网络的性能。通过对初始网络或在去除过程中当前网络重新计算度和中介中心性，使用了四种去除策
PDF22 years ago