mean separation
(는 i, j의 shortest path)
Efficiency
disconnect 된 (크기가 유한한) 네트워크의 지름을 측정할때 유용함.
Betweenness Centrality and load(부하)
(BC)
: j와 k사이의 shortest path way의 수
: shortest path way 중에서 i를 지나는 경로수
(모둔 노드쌍(j, k)에 대해 를 더한값)
: j에서 k의 최단경로로만 패킷이 지나갈때 i를 지나는 패킷의 양(최단경로가 여러개면 나누어서 전달됨)
두 이웃 도수간의 상관관계
: 한 노드의 이웃 노드들의 평균 링크의 수
(솔직히 좀 이상한 값으로 느껴짐, 링크가 k인 모든 노드가 같은 를 가질리가 없음.)
(a) 감소하는 경우: link가 많은 노드와 적은 노드가 연결됨, 비유사성 결합(인터넷, 단백질)
(b) 증가하는 경우: 링크가 많은 노드와 많은 노드가 연결됨, 유사성 결함(사회 연결망)
(c) 변하지 않는 경우: 링크가 많은 노드와 적은 노드가 관련성없이 연결됨(random network)
k가 큰 경우, 상관함수(correlation function)는 과 같은 관계를 가지는 것도 존재합니다.
(a)의 경우 , (b)의 경우 , (c)의 경우
유사성 지표
일종의 Pearson correlation
r이 양수이면 양의 상관관계, 음수이면 음의 상관관계, 0이면 무관.
집결계수(clustering coefficient)
어떤 노드 i가 가지고 있는 링크의 수 k_i
E_i는 노드 i 에 연결된 노드들 사이의 연결선수를 말한다.
는 그 노드들 사이의 최대 연결 가능 선수를 의미한다.
링크가 k개인 노드의 평군 clustering coefficient는 C(k)라고 쓴다.
네트워크가 계층적 집단구조(hierarchical modular structure)를 가지면 같은 멱급구 함수가 된다.
이 글은 스프링노트에서 작성되었습니다.