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Vector centrality in hypergraphs

中心性 标量(数学) 超图 度量(数据仓库) 特征向量 理论计算机科学 计算机科学 复杂网络 数学 节点(物理) 拓扑(电路) 数据挖掘 离散数学 组合数学 物理 万维网 几何学 量子力学
作者
Kirill Kovalenko,Miguel Romance,Ekaterina Vasilyeva,David Aleja,Regino Criado,Daniil Musatov,А. М. Райгородский,Julio Flores,Ivan Samoylenko,K. Alfaro-Bittner,Matjaž Perc,Stefano Boccaletti
出处
期刊:Chaos Solitons & Fractals [Elsevier BV]
卷期号:162: 112397-112397 被引量:10
标识
DOI:10.1016/j.chaos.2022.112397
摘要

Identifying the most influential nodes in networked systems is of vital importance to optimize their function and control. Several scalar metrics have been proposed to that effect, but the recent shift in focus towards network structures which go beyond a simple collection of dyadic interactions has rendered them void of performance guarantees. We here introduce a new measure of node's centrality, which is no longer a scalar value, but a vector with dimension one lower than the highest order of interaction in a hypergraph. Such a vectorial measure is linked to the eigenvector centrality for networks containing only dyadic interactions, but it has a significant added value in all other situations where interactions occur at higher-orders. In particular, it is able to unveil different roles which may be played by the same node at different orders of interactions – information that is otherwise impossible to retrieve by single scalar measures. We demonstrate the efficacy of our measure with applications to synthetic networks and to three real world hypergraphs, and compare our results with those obtained by applying other scalar measures of centrality proposed in the literature.
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