Relations between Average Shortest Path Length and Another Centralities in Graphs

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Доказываются теоремы о связи между длиной среднего кратчайшего пути в простых связных графах и радиальной центральностью, центральностью по близости, центральностью напряжения и средним кластерным коэффициентом.

Sobre autores

M. Tuzhilin

Email: mtu93@mail.ru

Bibliografia

  1. Travers J., Milgram S. An experimental study of the small world problem / Social networks. Academic Press. 1977. P. 179–197.
  2. Watts D.J., Strogatz S.H. Collective dynamics of ‘small-world’networks // Nature. 1998. V. 393. No. 6684. P. 440–442.
  3. Borgatti S.P., Everett M.G. A graph-theoretic perspective on centrality // Social networks. 2006. V. 28. No. 4. P. 466–484.
  4. Kiss C., Bichler M. Identification of influencers-measuring influence in customer networks // Decision Support Systems. 2008. V. 46. No. 1. P. 233–253.
  5. Lee S.H.M., Cotte J., Noseworthy T.J. The role of network centrality in the flow of consumer influence // J. Consum. Psychol. 2010. V. 20. No. 1. P. 66–77.
  6. You J., Gomes-Selman J.M., Ying R., et al. Identity-aware graph neural networks // Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence. 2021. V. 35. No. 12. P. 10737–10745.
  7. Yuan M.M., Guo X., Wu L., et al. Climate warming enhances microbial network complexity and stability // Nature Climate Change. 2021. V. 11. No. 4. P. 343–348.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © The Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).