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Social Network Analysis of Weighted Telecommunications Graphs

机译:加权电信图的社交网络分析

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摘要

SNA provides a wide range of tools that allow examination of telecommunications graphs. Those graphs contain vertices representing cell phone users and lines standing for established connections. Many sna tools do not incorporate the intensity of interaction. This may lead to wrong conclusions because the difference between best friends and random contacts can be defined by the accumulated duration of talks. To solve this problem, we propose a closeness centrality measure (ewc) that incorporates line values and compare it to Freeman's closeness. Small exemplary networks will demonstrate the characteristics of the weighted closeness compared to other centrality measures. Finally, the ewc will be tested on a real-world telecommunications graph provided by a large Austrian mobile service provider and the advantages of the ewc will be discussed.
机译:SNA提供了广泛的工具,可以检查电信图。这些图形包含代表手机用户的顶点和代表已建立连接的线。许多sna工具没有结合互动的强度。这可能会导致错误的结论,因为最好的朋友和随机联系人之间的差异可以由通话的累积持续时间来定义。为了解决这个问题,我们提出了一个包含线值的接近度中心度度量(ewc)并将其与Freeman的接近度进行比较。与其他中心性度量相比,小型示例性网络将展示加权紧密度的特征。最后,将在由大型奥地利移动服务提供商提供的真实电信图表上测试ewc,并将讨论ewc的优势。

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