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Betweenness Centrality #
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Structured data

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Algorithm

네트워크(Graph, Graph Theory)에서 다른 자료들과 긴밀한 연결관계를 가지는 점들은 매우 중요한 의미를 지닌다. 이러한 점들을 네트워크의 중심점 이라고 표현하며 Centrality를 이용하여 다른 자료들에 얼마나 영향을 미치는지 나타내는 척도로 사용한다. Centrality는 그 용도에 따라 다양한 측정 방법이 있으며 그중 Closeness CentralityBetweenness Centrality가 가장 많이 사용된다.

Betweenness Centrality #

Betweenness Centrality는 위의 Degree Centrality의 단점을 보완하여 단순히 얼마나 이웃과의 관계를 가졌는가가 아닌 전체네트워크에서 해당 노드가 얼마나 다른 노드들과 잘 연결되어있는가를 따진다 네트워에서 두 노드간에 얼마나 연관이 있는지를 측정할때 가장 일반적이며 많이쓰는 방법이 Shortest Path를 이용하는 방법이다. 즉 A, B 두 노드간에 거리가 얼마나 되는가를 통해 노드간의 관계를 나타낸다. Betweenness Centrality는 이를 이용하여 A,B간의 영향력을 조사할때 V라는 노드를 꼭 지나가야한다면 V가 "두 관계를 정의하는데 중심이 되는 역할을 한다" 라는 의미를 수식화 하여 중요도를 표현한다. 네트워크에서 임의의 두 노드관의 관계를 정의할때 V 노드를 거쳐가는 경우가 많을수록 V가 중요하다고 표현하는것이다.

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