Node-weighted centrality: a new way of centrality hybridization

Singh, Anuj; Singh, Rishi Ranjan; Iyengar, S. R. S.

doi:10.1186/s40649-020-00081-w

Computational Social Networks

Table 4 Spearman’s rank correlation between the proposed and the traditional centrality measures and on considered real-world networks given in Table 1

From: Node-weighted centrality: a new way of centrality hybridization

Instance name	HABC				EABC (\(\alpha =0.5)\)				EABC (\(\alpha =0.75)\)
Instance name	BC	CC	DC	EC	BC	CC	DC	EC	BC	CC	DC	EC
Chicago Road	0.2087	0.3688	0.2393	0.2027	0.2040	0.3437	0.2351	0.2024	0.2035	0.3241	0.1985	0.1515
Chilean Power Grid	0.0691	\(-\) 0.0620	0.0132	0.0057	0.0224	0.0274	0.0506	0.0163	0.0929	0.0867	\(-\) 0.0200	0.0850
Euroroad	0.7707	0.0144	0.2019	\(-\) 0.0010	0.7985	0.0190	0.1675	\(-\) 0.0174	0.7656	0.0214	0.1834	\(-\) 0.0227
London Metro	0.1625	0.1450	0.0296	0.0312	\(-\) 0.0291	0.0323	0.0917	0.0636	0.0432	0.1496	\(-\)0.0837	0.0324
Madrid Metro	0.0540	0.1561	\(-\) 0.0912	0.0149	0.0284	0.0891	\(-\) 0.0949	0.1213	0.0109	0.0814	\(-\) 0.1316	0.0049
Mexico Metro	\(-\)0.0598	0.2043	0.0428	0.1145	0.1267	\(-\)0.0479	0.0516	0.1401	\(-\) 0.0037	0.2043	\(-\)0.0716	0.1522
Minnesota Road	\(-\)0.0068	\(-\)0.0358	\(-\) 0.0777	\(-\) 0.1648	0.0286	\(-\) 0.0221	0.0075	\(-\) 0.0393	0.0015	\(-\) 0.0552	0.0345	\(-\) 0.1444
Moscow Metro	0.0824	0.0474	0.1245	0.0570	\(-\) 0.1814	\(-\) 0.1215	\(-\) 0.2326	0.0627	0.1012	0.0468	0.0331	\(-\) 0.1045
New York Metro	0.0386	0.0865	\(-\) 0.0061	0.0760	0.0599	0.0394	\(-\) 0.0382	\(-\) 0.0222	0.0083	\(-\) 0.0139	\(-\) 0.0651	\(-\) 0.0156
Oldenburg Road	0.0098	0.1332	0.0094	\(-\) 0.0222	0.0075	0.0593	0.0202	0.0169	0.0113	0.0991	0.0039	\(-\) 0.0083
Openflights	0.0018	0.1090	0.0263	0.0799	0.0055	0.1417	0.0318	0.0898	0.0032	0.1305	0.0200	0.0618
Osaka Metro	0.0110	0.1728	0.0262	0.1440	0.0482	0.1662	0.0402	0.1398	0.0795	0.1031	\(-\) 0.0713	0.0656
p2p-Gnutella08	0.0537	0.0760	0.0880	0.0491	0.0636	0.0634	0.0775	0.0485	0.0660	0.0529	0.0754	0.0561
as20000102	0.1327	0.5878	0.1837	0.4513	0.1408	0.5881	0.1810	0.4423	0.1309	0.6273	0.1912	0.4392
Seoul Metro	0.0520	\(-\) 0.0055	\(-\) 0.0048	\(-\) 0.0389	0.0257	0.0143	0.0480	0.0775	\(-\) 0.0427	0.0109	\(-\) 0.0643	0.0136
Shanghai Metro	0.1104	\(-\) 0.0165	0.1168	0.0977	0.0721	0.1124	0.0326	0.1617	0.0014	0.0922	0.1809	0.0610
US Air	0.0855	0.1707	0.0522	0.0608	0.1171	0.2246	0.0059	0.0674	0.0503	0.2372	0.0243	0.1065
US Power Grid	0.0450	0.0831	0.0830	0.0437	0.0350	0.0279	0.0345	0.0038	0.0436	0.0598	0.0622	0.0436
Paris Metro	\(-\) 0.1077	0.0421	\(-\)0.0625	0.1169	0.0302	0.0846	\(-\) 0.0271	0.0351	0.0175	0.1305	\(-\) 0.0914	0.0309
Tokyo Metro	0.1693	0.0920	0.0064	0.0460	0.0555	0.0883	0.0958	0.0511	0.0646	0.1071	\(-\) 0.0794	0.1039
NRPG data	0.0118	0.1334	\(-\) 0.0693	0.0934	0.0445	0.0975	\(-\) 0.1389	0.1395	\(-\) 0.0867	0.1659	\(-\) 0.1322	0.0936
Average correlation	0.0902	0.1192	0.0444	0.0694	0.0811	0.0966	0.0305	0.0858	0.0744	0.1268	0.0094	0.0574
Standard deviation	0.1729	0.1441	0.0907	0.1152	0.1802	0.1485	0.1043	0.1042	0.1701	0.1432	0.1069	0.1139

Back to article page