Unit Disk Graph-Based Node Similarity Index for Complex Network Analysis
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-22، 22ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-03-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
22
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We seek to quantify the extent of similarity among nodes in a complex network with respect to two or more node-level metrics (like centrality metrics).
In this pursuit, we propose the following unit disk graph-based approach: we first normalize the values for the node-level metrics (using the sum of the squares approach) and construct a unit disk graph of the network in a coordinate system based on the normalized values of the node-level metrics.
There exists an edge between two vertices in the unit disk graph if the Euclidean distance between the two vertices in the normalized coordinate system is within a threshold value (ranging from 0 to k , where k is the number of node-level metrics considered).
We run a binary search algorithm to determine the minimum value for the threshold distance that would yield a connected unit disk graph of the vertices.
We refer to “1 − (minimum threshold distance / k )” as the node similarity index (NSI; ranging from 0 to 1) for the complex network with respect to the k node-level metrics considered.
We evaluate the NSI values for a suite of 60 real-world networks with respect to both neighborhood-based centrality metrics (degree centrality and eigenvector centrality) and shortest path-based centrality metrics (betweenness centrality and closeness centrality).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Meghanathan, Natarajan. 2019. Unit Disk Graph-Based Node Similarity Index for Complex Network Analysis. Complexity،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132559
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Meghanathan, Natarajan. Unit Disk Graph-Based Node Similarity Index for Complex Network Analysis. Complexity No. 2019 (2019), pp.1-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132559
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Meghanathan, Natarajan. Unit Disk Graph-Based Node Similarity Index for Complex Network Analysis. Complexity. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132559
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1132559
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر