Algoritmos de centralidad
Los algoritmos de centralidad miden la importancia y el significado, también denominados centralidad, de las relaciones y entidades individuales en un modelo.Cuando se utilizan algoritmos se pueden determinar los líderes en comparación con los seguidores, los usuarios influyentes en comparación con los externos, etc.
El Cliente de análisis de relaciones proporciona cuatro tipos de mediciones de centralidad, para aplicar en los modelos:
- 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.
Existen tres tipos de direcciones en las que se puede ejecutar un 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.
Existen mediciones adicionales que se pueden llevar a cabo con los algoritmos de centralidadPor ejemplo, se puede seleccionar, en líneas generales, qué nivel de precisión deben tener los resultados.Una precisión baja arrojará resultados más precisos, pero el algoritmo se ejecutará más lentamente.Con el algoritmo de proximidad, se puede seleccionar cómo se deben devolver los resultados.También es posible designar que la propiedad de relación se debe utilizar como peso o que los valores bajos se deben considerar más importantes, como por ejemplo, si fuera a usar datos que clasifican entidades, y el n.° 1 fuera la mejor clasificación posible.
Haga clic aquí para obtener más información sobre los algoritmos de centralidad.