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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
我們引入了一種網路統計量，可以測量微觀、中觀和宏觀尺度的結構特性，同時仍然易於計算和一目了然。我們的統計數據洋蔥譜基於洋蔥分解，它改進了 k 核分解，這是一種標準的網路指紋識別方法。洋蔥譜與 k 核一樣容易計算：它基於計算 k 核的標準演算法中從圖中刪除每個頂點的階段。然而，洋蔥譜揭示了更多關於網路的多尺度資訊。例如，它可用於量化節點異質性、度相關性、中心性以及樹或格狀性。此外，與 k 核分解不同，組合的洋蔥度譜立即給出每個節點周圍網路的清晰局部影像，這允許檢測拓撲結構與全局網路組織不同的有趣子圖。還可以利用這種局部描述輕鬆地從具有給定聯合度洋蔥分佈的網路集合中生成樣本。我們展示了洋蔥譜在理解幾個標準圖模型和許多現實世界網路的靜態和動態屬性方面的實用性。