Zentralitätsalgorithmen
Zentralitätsalgorithmen messen die Wichtigkeit und Bedeutung, oder auch die Zentralität, einzelner Entitäten und Beziehungen in einem Modell. Wenn Sie Algorithmen verwenden, können Sie Anführer vs. Anhänger, Beeinflusser vs. Ausreißer usw. bestimmen.
Der Relationship Analysis Client stellt vier Arten der Zentralitätsmessung für die Anwendung auf Ihr Modell bereit:
- Betweenness: Dient zum Identifizieren von Entitäten, die den Informationsfluss zwischen verschiedenen Teilen des Netzwerks steuern.
- Nähe: Dient zum Identifizieren von Entitäten, die möglicherweise über den besten Zugang zu anderen Teilen des Netzwerks verfügen und für die Aktivitäten im Rest des Netzwerks sichtbar sind.
- Grad: Dient zum Identifizieren von Entitäten, die die meisten direkten Verbindungen zu anderen haben.
- Einfluss: Dient zum Identifizieren von Entitäten, die aufgrund ihrer direkten Verbindungen zu anderen stark aktiven oder stark vernetzten Entitäten einen hohen Einfluss im Netzwerk haben.
Ein Algorithmus kann in drei Richtungen ausgeführt werden:
- Eingehend: Die Ergebnisse basieren auf Beziehungen, die in die Entität eingehen.
- Ausgehend: Die Ergebnisse basieren auf Beziehungen, die aus der Entität herausgehen.
- Beide: Die Ergebnisse basieren auf eingehenden und ausgehenden Beziehungen.
Es gibt weitere Messungen, die mit Zentralitätsalgorithmen durchgeführt werden können. So können Sie beispielsweise auswählen, wie genau die Ergebnisse (ungefähre Angabe) sein sollen. Eine niedrigere Genauigkeit liefert genauere Ergebnisse, aber der Algorithmus läuft langsamer. Mit dem Genauigkeitsalgorithmus können Sie auswählen, wie Ergebnisse zurückgegeben werden sollen. Zudem können Sie festlegen, dass die Beziehungseigenschaft als Gewichtung verwendet werden soll oder dass niedrige Werte höher bewertet werden sollen. Ein Beispiel hierfür wäre die Verwendung von Daten, in denen Entitäten in eine Rangordnung gestellt werden, und #1 der bestmögliche Rang ist.
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