Influential nodes in ray cluster hypergraph networks

Vivek Dubey

doi:10.1016/j.eswa.2025.127014

2025-02-01

PRE

Vivek Dubey

Sovan Samanta *

DOI：10.1016/j.eswa.2025.127014

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摘要

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图和超图被用于表示不同类型的网络。我们观察到，某些重要的网络类型无法被现有的图或超图技术恰当地表示，例如动态有向网络，其中对于某一时刻的流，源或汇可能存在也可能不存在。在这些情况下，边/超边不足以表示仅包含源或汇的流。引入射线图来捕捉这一特定概念。另一方面，聚类超图具有包含简单节点的聚类节点。在现实中，存在人群群体，这些群体可能作为一个整体行动，而内部成员表现出一些复杂关系。因此，任何存在群体节点的复杂社会网络都可以被聚类超图准确地表示。我们定义了射线（双加权）聚类超图及相关概念，以解决这些问题，并进一步推广图，发展和提出完整聚类超图、射线（双加权）聚类超图和均匀聚类超图的相应理论。影响力测量是一个亟待研究的领域。文献中的影响力度量未能捕捉群体或超边的影响力。本文讨论了一种基于射线聚类超图理论的社会网络节点的新影响力度量。我们通过由超边表示的项目（研究论文）数据和由射线聚类超图中的聚类表示的项目贡献者（作者），方便地阐述了这些概念，然后讨论了节点影响力的重要性。超图在网络中的重要性已在包括进化动力学、向量中心性、同步和更高阶交互在内的各个领域中得到了充分确立。本研究在这些基础工作之上，提出了一种测量复杂网络影响力的新方法。

Keyword:

Ray graphs

Bi-weighted graphs

Cluster nodes

Bi-weighted cluster hypergraphs

Influential nodes

Complex networks