An Adaptive Sampling Algorithm for the Top- K Group Betweenness Centrality

Betweenness centrality is one of the key centrality measures in many applications including community detections in biological networks, vulnerability detections in communication networks, misinformation filtering in social networks, etc. The top- K group betweenness centrality problem is to find a...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Data engineering s. 170 - 182
Hlavní autoři:	Xu, Wenzheng, Mao, Honglin, Shao, Heng, Liang, Weifa, Peng, Jian, Huang, Wen, Xu, Zichuan, Zhou, Pan, Yu, Jeffrey Xu
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 19.05.2025
Témata:	Approximation algorithms Biology Communication networks Data engineering Fake news Filtering Group betweenness centrality randomized algorithms Social networking (online)
ISSN:	2375-026X
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!