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计算机科学 > 社会与信息网络

arXiv:2507.13059 (cs)
[提交于 2025年7月17日 ]

标题: 中心性悖论:为什么你的朋友总是更重要

标题: The Centrality Paradox: Why Your Friends Are Always More Important

Authors:Rajat Subhra Hazra, Evgeny Verbitskiy
摘要: 我们重新审视经典的友谊悖论,该悖论指出,平均而言,一个人的朋友至少和自己有同样多的朋友,并将其推广到各种网络中心性度量。 特别是,我们证明对于任何不可约的无向图$G$,度数、特征向量中心性、路径计数、Katz 中心性和 PageRank 中心性的“朋友平均值”超过全局平均值。 我们证明该结果来自于对应于 Perron 特征值的特征向量的变分特性。
摘要: We revisit the classical friendship paradox which states that on an average one's friends have at least as many friends as oneself and generalize it to a variety of network centrality measures. In particular, we show that for any irreducible, undirected graph $G$, the "friends-average" of degree, eigenvector-centrality, walk-count, Katz, and PageRank centralities exceeds the global average. We show that the result follows from the variational characterisation of the eigenvector corresponding to the Perron eigenvalue.
评论: 11页
主题: 社会与信息网络 (cs.SI) ; 概率 (math.PR)
引用方式: arXiv:2507.13059 [cs.SI]
  (或者 arXiv:2507.13059v1 [cs.SI] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.13059
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Rajat Subhra Hazra [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 7 月 17 日 12:28:42 UTC (13 KB)
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