An algorithm to compute data diversity index in spatial networks

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10045/76216
Información del item - Informació de l'item - Item information
Título: An algorithm to compute data diversity index in spatial networks
Autor/es: Agryzkov, Taras | Tortosa, Leandro | Vicent, Jose F.
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: Diversity index | Spatial networks | Urban networks | Spatial statistics | Gini–Simpson index
Área/s de conocimiento: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Fecha de publicación: 15-nov-2018
Editor: Elsevier
Cita bibliográfica: Applied Mathematics and Computation. 2018, 337: 63-75. doi:10.1016/j.amc.2018.04.068
Resumen: Diversity is an important measure that according to the context, can describe different concepts of general interest: competition, evolutionary process, immigration, emigration and production among others. It has been extensively studied in different areas, as ecology, political science, economy, sociology and others. The quality of spatial context of the city can be gauged through this measure. The spatial context with its corresponding dataset can be modelled using spatial networks. Consequently, this allows us to study the diversity of data present in this specific type of networks. In this paper we propose an algorithm to measure diversity in spatial networks based on the topology and the data associated to the network. In the experiments developed with networks of different sizes, it is observed that the proposed index is independent of the size of the network, but depends on its topology.
Patrocinador/es: Partially supported by the Spanish Government, Ministerio de Economía y Competividad, grant number TIN2017-84821-P.
URI: http://hdl.handle.net/10045/76216
ISSN: 0096-3003 (Print) | 1873-5649 (Online)
DOI: 10.1016/j.amc.2018.04.068
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © 2018 Elsevier Inc.
Revisión científica: si
Versión del editor: https://doi.org/10.1016/j.amc.2018.04.068
Aparece en las colecciones:INV - ANVIDA - Artículos de Revistas

Archivos en este ítem:
Archivos en este ítem:
Archivo Descripción TamañoFormato 
Thumbnail2018_Agryzkov_etal_ApplMathComp_final.pdfVersión final (acceso restringido)3,25 MBAdobe PDFAbrir    Solicitar una copia
Thumbnail2018_Agryzkov_etal_ApplMathComp_preprint.pdfPreprint (acceso abierto)7,63 MBAdobe PDFAbrir Vista previa


Todos los documentos en RUA están protegidos por derechos de autor. Algunos derechos reservados.