Betweenness centrality approximation in large networks using shortest paths approximation and adaptive sampling
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Le résumé fourni par la source
Betweenness centrality is a measure of node importance in networks, but conventional exact algorithms require a lot of time as the network size grows dramatically. This paper aims to enhance the efficiency and accuracy of betweenness centrality computation for network nodes. We propose an algorithm based on shortest path approximation and adaptive sampling. The algorithm first selects high-quality seed nodes according to degree, then approximates shortest paths, and finally chooses appropriate samples to approximate betweenness centrality. We conduct experiments on 5 different datasets, and the results show that our algorithm outperforms the baseline algorithms in terms of sample size and running time. Our algorithm not only reduces the computational cost effectively, but also guarantees the computational accuracy.
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Le contrôle bibliographique ouvert
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- Titre Crossref
- Betweenness centrality approximation in large networks using shortest paths approximation and adaptive sampling
- Date Crossref
- 29/11/2023
- Éditeur
- SPIE
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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Chongqing University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Chongqing University of Technology, Chongqing University et Chongqing Jialing Special Equipment Co..
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