Khái niệm cốt lõi
80の複雑なネットワークデータセットに対して、中心性メトリクスの要因を特定するために探索的ファクター分析が行われました。
Tóm tắt
この記事では、複数の中心性メトリクスに関する探索的ファクター分析(EFA)が行われ、隠れた要因を特定しました。DEG、EVC、BWC、CLCという4つの主要な中心性メトリクスに焦点を当てています。EFAは、これらの中心性メトリクスがどのように代表されるかを明らかにしました。結果から、2つまたは3つの隠れた要因がそれぞれ異なる種類のネットワークで適切であることが示されました。さらに、各中心性メトリックが異なる要因に支配される割合も詳細に説明されています。
Thống kê
80個の実世界ネットワークグラフで実施されたCCA結果を示す図3。
DEGおよびEVCメトリックは同じファクターに支配されます。
BWCおよびCLCメトリックは異なるファクターで支配されます。
Trích dẫn
"Centrality metrics quantify the topological importance of nodes or edges in a complex network."
"Exploratory Factor Analysis (EFA) is useful to identify the number and mapping of the hidden factors that could dominantly represent the features in the dataset."
"We propose to conduct Exploratory Factor Analysis (EFA) on a complex network dataset featuring the values incurred by the vertices with respect to the four major centrality metrics."
"Overall, we observe two factors to be sufficient to statistically represent the four centrality metrics for networks that exhibited either a strong positive or negative canonical correlation."