Core Concepts
グループ中心性メトリクスは、ネットワーク内の重要なグループを特定するための重要な指標である。本稿では、グループ中心性メトリクスの最適化に関する研究の歴史と最新の動向を概説する。
Abstract
本稿は、ネットワーク科学とオペレーションズリサーチ(OR)の分野におけるグループ中心性メトリクスの研究を概観している。
まず、ノード中心性とグループ中心性の定義を説明し、クリーク、スター、k-クラブなどのグループ構造について解説している。
その後、グループ中心性メトリクスの研究の歴史を振り返る。初期の研究では、グループ中心性の概念を提案し、ノード中心性の拡張を行っていた。その後、最適化モデルの開発や組合せ最適化アルゴリズムの適用など、ORの手法を用いた研究が登場してきた。近年では、確率的モデルの導入や新しい中心性メトリクスの提案など、グループ中心性研究の幅が広がってきている。
最後に、グループ中心性研究の今後の方向性として、確率的手法、新しい構造の検討、および新興アプリケーションへの適用などが挙げられている。
Stats
ネットワーク内の最短経路数: σut(v)
ノードvを含む最短経路数: σut(v)
ノードvからノードuまでの最短経路長: duv
Quotes
"ある組織の社会ネットワークにおいて、弁護士は会計士よりも中心的であるか? ある特定の民族集団がコミュニティに統合されているのは他の集団よりも大きいか?"
"ネットワーク自体の構造に基づいて、グループを特定することにも焦点を当てる必要がある"