네트워크에서의 영향력 공개: 그래프 기반 모델을 통한 새로운 중심성 메트릭 및 비교 분석

사회적 네트워크 내에서 영향력 있는 행위를 식별하는 것은 정보 흐름을 최적화하고 루머 및 질병의 확산을 완화하는 데 중요합니다. 이러한 영향력 있는 주체를 그래프로 표현된 네트워크 내에서 파악하기 위해 여러 방법이 등장했습니다. 이 그래프에서 노드는 개인에 해당하고, 엣지는 그들의 연결을 나타냅니다. 본 연구는 간단함과 효과성으로 주목받는 중심성 측정에 초점을 맞추고 있습니다. 구조적 중심성을 두 가지로 분류합니다: 노드의 즉각적인 근처를 고려한 지역적 중심성과 전반적인 경로 구조를 고려한 글로벌 중심성입니다. 일부 기법은 두 가지 중심성을 결합하여 미시적 및 거시적 차원에서 영향력 있는 노드를 강조합니다. 본 논문은 노드의 차수에 중점을 둔 새로운 중심성 측정을 제시하고, 네트워크의 광범위한 특징, 특히 다양한 길이의 경로를 통합합니다. 스피어만 및 피어슨 상관관계를 통해 일곱 개의 표준 데이터 세트를 테스트한 결과, 본 방법은 기존의 중심성 측정에 비해 그 가치를 입증합니다. 또한 질병 확산을 나타내기 위해 SIR 모델을 사용하여 우리의 접근 방식을 추가로 검증합니다. 궁극적인 영향력 있는 노드는 SIR 모델 진행 중 가장 많은 노드를 감염시킬 수 있는 능력으로 측정됩니다. 우리의 결과는 다양한 실제 네트워크에서 다른 중심성 메트릭에 비해 주목할 만한 상관 효율성을 나타냅니다.