| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Density-based entropy centrality for community detection in complex networks
Avtorji:ID Rizman Žalik, Krista (Avtor)
ID Žalik, Mitja (Avtor)
Datoteke:.pdf Zalik-2023-Density-Based_Entropy_Centrality_fo.pdf (707,65 KB)
MD5: 185CB0686E379FF05F6E5E267A67C14A
 
URL https://www.mdpi.com/1099-4300/25/8/1196
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:One of the most important problems in complex networks is the location of nodes that are essential or play a main role in the network. Nodes with main local roles are the centers of real communities. Communities are sets of nodes of complex networks and are densely connected internally. Choosing the right nodes as seeds of the communities is crucial in determining real communities. We propose a new centrality measure named density-based entropy centrality for the local identification of the most important nodes. It measures the entropy of the sum of the sizes of the maximal cliques to which each node and its neighbor nodes belong. The proposed centrality is a local measure for explaining the local influence of each node, which provides an efficient way to locally identify the most important nodes and for community detection because communities are local structures. It can be computed independently for individual vertices, for large networks, and for not well-specified networks. The use of the proposed density-based entropy centrality for community seed selection and community detection outperforms other centrality measures.
Ključne besede:networks, undirected graphs, community detection, node centrality, label propagation
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:08.06.2023
Datum sprejetja članka:02.08.2023
Datum objave:11.08.2023
Založnik:MDPI
Leto izida:2023
Št. strani:Str. 17
Številčenje:Letn. 25, Št. 8, št. članka 1196
PID:20.500.12556/DKUM-87009-fa25f5ad-6451-8c91-95cd-ad7a80a9e9bc Novo okno
UDK:004
COBISS.SI-ID:162692099 Novo okno
DOI:10.3390/e25081196 Novo okno
ISSN pri članku:1099-4300
Datum objave v DKUM:06.02.2024
Število ogledov:579
Število prenosov:52
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Entropy
Skrajšan naslov:Entropy
Založnik:MDPI
ISSN:1099-4300
COBISS.SI-ID:515806233 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0041
Naslov:Računalniški sistemi, metodologije in inteligentne storitve

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:11.08.2023

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:omrežja, neusmerjeni grafi, zaznavanje skupnosti, centralnost vozlišč, širjenje oznak


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici