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Betweenness Centrality #
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Algorithm

Centrality #

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 수식화하여 중요도를 표현한다. 네트워크에서 임의의 두 노드관의 관계를 정의할때 V 노드를 거쳐가는 경우가 많을수록 V가 중요하다고 표현하는것이다.

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