Comparison of Local and Global Ranking in Networks

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F14%3A86092439" target="_blank" >RIV/61989100:27240/14:86092439 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989100:27740/14:86092439

Výsledek na webu

<a href="http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-08156-4_35" target="_blank" >http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-08156-4_35</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-08156-4_35" target="_blank" >10.1007/978-3-319-08156-4_35</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Comparison of Local and Global Ranking in Networks

Popis výsledku v původním jazyce

Many real world data and processes have a network structure and can usefully be represented as graphs. Network analysis focuses on the relations among the nodes exploring the properties of each network. Latest trend in analyzing networks is to focus on local methods and parallelization. We introduce a method to find the ranking of the nodes. The approach extracts dependency relations among the network's nodes. Key technical parameter of the approach is locality. Since only the surrounding of examined nodes is used in computations, there is no need to analyze the entire network. We compare this proposed local ranking to the global ranking of PageRank. We present experiment using large-scale artificial and real world networks. The results of experiment show high effectiveness due to the locality of our approach and also high quality of node ranking comparable to PageRank.

Název v anglickém jazyce

Comparison of Local and Global Ranking in Networks

Popis výsledku anglicky

Many real world data and processes have a network structure and can usefully be represented as graphs. Network analysis focuses on the relations among the nodes exploring the properties of each network. Latest trend in analyzing networks is to focus on local methods and parallelization. We introduce a method to find the ranking of the nodes. The approach extracts dependency relations among the network's nodes. Key technical parameter of the approach is locality. Since only the surrounding of examined nodes is used in computations, there is no need to analyze the entire network. We compare this proposed local ranking to the global ranking of PageRank. We present experiment using large-scale artificial and real world networks. The results of experiment show high effectiveness due to the locality of our approach and also high quality of node ranking comparable to PageRank.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Advances in Intelligent Systems and Computing. Volume 303

ISBN

978-3-319-08155-7

ISSN

2194-5357

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

355-364

Název nakladatele

Springer-Verlag Berlin Heidelberg

Místo vydání

Berlin Heidelberg

Místo konání akce

Ostrava

Datum konání akce

23. 6. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000342841800035