2.2.3基于介数的节点重要度
作为另外一种常用的节点重要度评价指标,介数这一概念早在上世纪七 十年代由freeman*提出用来分析个人在整个社会人际圈系统中的重要度[84]。
节点vi的介数等于整个网络图中经过此节点的短路径占总短路径的比例。
假设网络图中从节点' 到vj的短路径集合为sy,那么节点' 的介数可以表示 为:
通过计算网络中所有节点的介数来进行重要度评价,介数越大表示该节点 在短路径中出现的频率越高并且其他节点的关系也越密切,从而重要度也越高。介数能够反映节点在复杂网络关系中所“流经”的频率,但是由于网络普 遍比较复杂,计算所有的短路径就显得十分复杂。介数值能从一定程度上反 映节点在网络中的动态特征,图2.5是对于网络图节点介数的计算结果:
2.2.4基于特征向量的节点重要度
特征向量为复杂网络节点重要度计算提供了另外一种思路,前面通过节点 的度数来进行重要度计算忽略了邻接节点的重要度对本节点的影响,一般来讲 如果节点所对应的邻接节点的重要度很高,那么即便节点的邻接节点很少,也 会因为邻接节点的影响而拥有较高的重要度;如果节点所对应的邻接节点的重 要度很低,那么即便节点的邻接节点很多,其重要度也不一定会很高。根据这 种特性,特征向量法将节点的重要度看成其邻接节点的线性累加,将网络图进 行矩阵化处理,网络图所对应的邻接矩阵的大特征值所对应的特征向量就是 各个节点的重要度计算依据。
文献[83]对图2.4中的网络图进行了基于特征向量指标的重要度计算如图2.6 所示。与单纯计算度数相比,基于特征向量的节点重要度计算方法更加能反映 节点之间的差异,但是节点的重要度并不仅仅只是节点重要度的线性叠加,这 种方法无法适用很多具有复杂关系的实际情况。
以上介绍的几种网络节点重要度求解指标都存在各自的优点和缺点,对于 节点重要度的计算比较容易受到主观因素的干扰。度数指标虽然求解简单,易 于掌握,但是忽略了太多因素,与实际情况并不相符;紧密度指标考虑到了整 个系统的拓扑关系和节点的中心程度,但是仅仅只适用于部分网络结构,具有 较大的局限性;介数指标以节点是否途经短路径为切入点,在一定程度上反 映了节点的动态特征,但是计算过于复杂;特征向量指标虽然考虑到了邻接节 点的影响,但是通过线性累加计算重要度显然与实际有所偏差。下一节我们将 介绍pagerank算法来探讨复杂网络的重要度求解问题,pagerank算法不仅考虑 到了邻接节点的影响能力及整个网络图的节点结构关系,而且计算并不复杂, 并适用于有向或无向网络图系统,被广泛运用于网页搜索排名、文献检索排名 等领域。
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