查找网络位置的子图中心性得分

顶点的子图中心性衡量顶点参与的子图数量，并根据子图的大小对其进行加权。

用法

subgraph_centrality(graph, diag = FALSE)

参数

graph

输入图。它将被视为无向图。

diag

布尔标量，是否在分析中包含邻接矩阵的对角线。在此处给出 FALSE 实际上会在计算之前从图中删除环边。

值

一个数值向量，表示顶点的子图中心性得分。

详细信息

顶点的子图中心性定义为从该顶点出发的闭合路径的数量，其中较长的路径按其长度的阶乘进行降权。

目前，计算是通过显式计算图的邻接矩阵的所有特征值和特征向量来执行的。这实际上意味着该度量只能针对小图进行计算。

参考文献

Ernesto Estrada, Juan A. Rodriguez-Velazquez: Complex Networks 中的子图中心性。 Physical Review E 71, 056103 (2005)。

参见

eigen_centrality(), page_rank()

中心性度量 alpha_centrality(), authority_score(), betweenness(), closeness(), diversity(), eigen_centrality(), harmonic_centrality(), hits_scores(), page_rank(), power_centrality(), spectrum(), strength()

作者

Gabor Csardi csardi.gabor@gmail.com 基于 Ernesto Estrada 的 Matlab 代码

示例

g <- sample_pa(100, m = 4, dir = FALSE)
sc <- subgraph_centrality(g)
cor(degree(g), sc)
#> [1] 0.9442558