Computational Social Networks

Table 5 Results C_n(w_N = 0.5, T) from Eq. (9)

From: Influence spreading model used to analyse social networks and detect sub-communities

n	w_N = 0.5
n	C_n, T = 1	C_n, T = 3	C_n, T = 10	Ranking, T = 1	Ranking, T = 3	Ranking, T = 10
1	0.074	0.151	0.227	27	27	8
2	0.045	0.070	0.115	10	3	17
3	0.121	0.267	0.359	3	24	22
4	0.101	0.221	0.369	24	10	31
5	0.031	0.031	0.031	4	4	4
6	0.078	0.177	0.270	30	30	30
7	0.098	0.211	0.311	8	20	3
8	0.100	0.211	0.426	17	7	20
9	0.047	0.082	0.136	22	8	27
10	0.125	0.238	0.336	31	17	24
11	0.047	0.082	0.136	7	22	10
12	0.031	0.031	0.031	20	31	7
13	0.069	0.160	0.306	15	28	28
14	0.063	0.124	0.194	28	23	13
15	0.088	0.188	0.284	6	15	23
16	0.061	0.118	0.188	19	6	15
17	0.100	0.211	0.426	29	19	19
18	0.031	0.031	0.031	1	29	29
19	0.076	0.172	0.280	23	13	6
20	0.093	0.212	0.356	13	1	1
21	0.054	0.085	0.130	14	14	14
22	0.100	0.211	0.426	16	16	16
23	0.074	0.190	0.301	21	25	25
24	0.107	0.249	0.347	25	32	32
25	0.050	0.096	0.164	32	21	9
26	0.044	0.059	0.086	9	9	11
27	0.145	0.271	0.354	11	11	21
28	0.085	0.192	0.311	2	2	2
29	0.076	0.172	0.279	26	26	26
30	0.101	0.221	0.369	5	5	5
31	0.100	0.211	0.426	12	12	12
32	0.050	0.096	0.096	18	18	18

Back to article page