Analysis and comparison of centrality measures applied to urban networks with data

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Título: Analysis and comparison of centrality measures applied to urban networks with data
Autor/es: Curado, Manuel | Tortosa, Leandro | Vicent, Jose F. | Yeghikyan, Gevorg
Grupo/s de investigación o GITE: Análisis y Visualización de Datos en Redes (ANVIDA)
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Palabras clave: Centrality measures | Urban networks | Vertex importance | Eigenvector centrality
Área/s de conocimiento: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Fecha de publicación: may-2020
Editor: Elsevier
Cita bibliográfica: Journal of Computational Science. 2020, 43: 101127. doi:10.1016/j.jocs.2020.101127
Resumen: For a considerable time, researchers have focused on defining different measures capable to characterizing the importance of vertices in networks. One type of these networks, the cities, are complex systems that generate large quantity of information. These data are an important part of the characteristics of the urban network itself. Because of this, it is crucial to have a classification system, for the vertices of a network, considering the data we can find in the city itself. To address this question, this paper studies and compares several measures of centrality specifically applied to urban networks. These centralities are based on the calculation of the eigenvectors of a matrix and are very suitable for urban networks with data. With the aim of expanding the range covered by these measures, a new centrality measure is presented. Finally we compare three centralities by means of a real network and real data on the city of Rome (Italy).
URI: http://hdl.handle.net/10045/106860
ISSN: 1877-7503 (Print) | 1877-7511 (Online)
DOI: 10.1016/j.jocs.2020.101127
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © 2020 Elsevier B.V.
Revisión científica: si
Versión del editor: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2020.101127
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