随机游动基本张量及其在网络分析中的应用
Random Walk Fundamental Tensor and Its Applications to Network Analysis
摘要：
我们首先提出了一个全面的审查文献中使用的各种随机游走指标，并表示它们在一个一致的框架。然后，我们引入基本张量-一个推广的著名的基本矩阵-并表明，经典的随机游走度量可以从它在一个统一的方式。我们提供了一个有用的关系的随机游走度量，是有用的和有见地的网络研究的集合。为了证明所提出的基本张量在网络分析中的有用性和有效性，我们提出了四个重要的应用：1）网络中心性度量的统一，2）（广义）网络连接点的表征，3）网络最有影响力的节点的识别，以及4）故障后网络可达性的快速计算。
英文摘要：
We first present a comprehensive review of various random walk metrics used in the literature and express them in a consistent framework. We then introduce fundamental tensor -- a generalization of the well-known fundamental matrix -- and show that classical random walk metrics can be derived from it in a unified manner. We provide a collection of useful relations for random walk metrics that are useful and insightful for network studies. To demonstrate the usefulness and efficacy of the proposed fundamental tensor in network analysis, we present four important applications: 1) unification of network centrality measures, 2) characterization of (generalized) network articulation points, 3) identification of network most influential nodes, and 4) fast computation of network reachability after failures.
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