La función Algoritmos le permite aplicar centralidad a un modelo. La Centralidad es una forma de medir la importancia y la trascendencia de entidades y relaciones individuales. Cuando ejecuta algoritmos de centralidad, a mayor valor, mayor importancia tiene el elemento.
Haga clic en la lista desplegable Algoritmo para seleccionar el tipo de medida de centralidad que desea aplicar a su modelo.
Intermediación: se utiliza para identificar entidades que controlan el flujo de información entre diferentes partes de la red.
Proximidad: se utiliza para identificar entidades que pueden tener el mejor nivel de acceso a otras partes de la red y visibilidad de las actividades en el resto de la red.
Grado: se utiliza para identificar las entidades que tienen los enlaces más directos con otras.
Influencia: se utiliza para identificar entidades que tienen una gran influencia en la red debido a sus enlaces directos a otras entidades de alto nivel de actividad o conexión.
Seleccione la dirección en que desea aplicar el algoritmo:
Entrante: los resultados se basarán en las relaciones que ingresan en la entidad.
Saliente: los resultados se basarán en las relaciones que salen de la entidad.
Ambas: los resultados se basarán en las relaciones entrantes y salientes.
Si usa un algoritmo de Influencia, deslice la escala Precisión para ajustarla y determinar la precisión que deben tener los resultados. Una precisión baja arrojará resultados más precisos, pero el algoritmo se ejecutará más lentamente.
Si utiliza un algoritmo de Proximidad, haga clic en el botón correspondiente para indicar la forma en que desea obtener los resultados:
Estándar: los resultados se basan en el número de adjuntos o relaciones que tiene una entidad, así como en el inverso de la suma de las rutas más cortas hacia cada entidad.
Dangalchev: los resultados se basan no solo en el número de entidades vinculadas con otra entidad, sino también en el número de relaciones de cada una de las entidades vinculadas.
Opsahl: los resultados se basan en la suma del inverso de las rutas más cortas hacia cada entidad.
Haga clic en Usar la propiedad de relación como peso si desea medir qué tan desfavorable es una relación, y seleccione la propiedad de relación que desea usar de la lista desplegable Propiedad. En este caso, un valor alto indica una asociación negativa.
Haga clic en la casilla Los valores bajos son más significativos si está utilizando una propiedad de relación como peso y para esa propiedad se considera que un valor bajo es mejor que uno alto. Por ejemplo, si la propiedad es algún tipo de sistema de clasificación, generalmente 1, o primero, es el mejor valor. Otro ejemplo sería si desea determinar la ruta más corta usando una propiedad de distancia: 5 millas se considera mejor que 10 millas.
Haga clic en Invalidar nombre de propiedad de salida predeterminado si desea que el nombre de propiedad de salida sea diferente del algoritmo seleccionado. Luego, ingrese el nuevo nombre en el campo Propiedad.
Haga clic en Ejecutar.
Haga clic en la ficha Trabajos para ver los detalles del trabajo después de ejecutar el algoritmo. Se indicarán la ID de trabajo, el nombre del modelo, el algoritmo utilizado, el estado del trabajo, la hora de inicio y la hora de finalización. Tenga en cuenta que, cuanto más grande sea el modelo, más tardará el algoritmo en ejecutarse; observe la columna Estado para determinar si el trabajo continúa en ejecución.
Nota:
Los resultados no se almacenan con el transcurso del tiempo. Si cierra el análisis de relaciones y vuelve a abrirlo, la información de la ficha Trabajos se eliminará.