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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

A PageRank Inspired Approach to Measure Network Cohesiveness

verfasst von : V. Carchiolo, M. Grassia, A. Longheu, M. Malgeri, G. Mangioni

Erschienen in: Internet and Distributed Computing Systems

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Basics of PageRank algorithm have been widely adopted in its variations, tailored for specific scenarios. In this work, we consider the Black Hole metric, an extension of the original PageRank that leverages a (bogus) black hole node to reduce the arc weights normalization effect. We further extend this approach by introducing several black holes to investigate on the cohesiveness of the network, a measure of the strength among nodes belonging to the network. First experiments on real networks show the effectiveness of the proposed approach.

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Metadaten
Titel
A PageRank Inspired Approach to Measure Network Cohesiveness
verfasst von
V. Carchiolo
M. Grassia
A. Longheu
M. Malgeri
G. Mangioni
Copyright-Jahr
2019
Buch
Internet and Distributed Computing Systems

Print ISBN: 978-3-030-34913-4

Electronic ISBN: 978-3-030-34914-1

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-34914-1_33