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ネットワーク理論における媒介中心性 📂グラフ理論

ネットワーク理論における媒介中心性

定義 1

ストレス中心性

ネットワーク (V,E)\left( V, E \right) において二つのノード s,tVs,t \in V を繋ぐ最短パスの数を σst=σts\sigma_{st} = \sigma_{ts} とし、特に s,ts,t を繋ぐパスの中で別のノード vVv \in V を含むパスの数を σst(v)\sigma_{st} (v) と表そう。以下のように定義された CS:VZC_{S} : V \to \mathbb{Z} をノード vvストレス中心性stress Centralityという。 CS(v):=svtVσst(v) C_{S} (v) := \sum_{s \ne v \ne t \in V} \sigma_{st} (v)

媒介中心性

以下のように定義された CS:VRC_{S} : V \to \mathbb{R} をノード vv媒介中心性betweenness Centralityという。 CB(v):=svtVσst(v)σst C_{B} (v) := \sum_{s \ne v \ne t \in V} {{ \sigma_{st} (v) } \over { \sigma_{st} }}

説明

σst(v)\sigma_{st} (v)

σst\sigma_{st} の定義をよく読むと、s,ts,t 間の最短距離 d(s,t)=d(t,s)d(s,t) = d(t,s) ではなく、その最短距離となる経路の数であり、全ての vVv \in V に対して σvv=1\sigma_{vv} = 1 であり、グラフの距離関数 dd について σst(v)\sigma_{st} (v) は次のようになる。 σst(v)={0,if d(s,t)<d(s,v)+d(v,t)σsvσvt,otherwise \sigma_{st} (v) = \begin{cases} 0 & , \text{if } d \left( s , t \right) < d \left( s , v \right) + d \left( v , t \right) \\ \sigma_{sv} \cdot \sigma_{vt} & , \text{otherwise} \end{cases}

直感的な意味

CS(v)=svtVσst(v)CB(v)=svtVσst(v)σst C_{S} (v) = \sum_{s \ne v \ne t \in V} \sigma_{st} (v) \\ C_{B} (v) = \sum_{s \ne v \ne t \in V} {{ \sigma_{st} (v) } \over { \sigma_{st} }} 媒介中心性は本質的にストレス中心性と同じ概念であり、自然と、そのノードが交通や通信の観点からどれだけ重要かを示すことになる。ストレス中心性とは異なり、s,ts,t 毎に σst\sigma_{st} を分けて、そのノードがもう少し適切に評価されるように修正された。

参照

ネットワークの様々な中心性


  1. Brandes. (2001). A Faster Algorithm for Betweenness Centrality. https://doi.org/10.1080/0022250X.2001.9990249 ↩︎