A centrality model for directed graphs based on the Two-Way-Random Path and associated indices for characterizing the nodes

Abstract

[EN] Centrality metrics are one of the most meaningful features in a large number of real-world network systems. In that sense, the Betweenness centrality is a widely used measurement that quantifies the importance of a node in the information flow in a network. Moreover, there is a centrality measure, based on randompaths betweenness centrality, that provides a classification of the nodes of undirected networks, that are able to reinforce dense communities according to their role. In this paper, a new centrality model, based on random-paths betweenness centrality and applied on directed networks, is presented. This model, based on four indices, describes the behaviour of the nodes within the network in terms of its role, such as a transition node, in the same cluster or between clusters. Finally, we evaluate the model with several use cases based on real networks, two of them are proposed and created in this paper, giving insight into some interesting findings about the networks’ features.

[ES] Las métricas de centralidad son una de las características más significativas en un gran número de sistemas de redes del mundo real . En ese sentido, la centralidad de intermediación es una medida ampliamente utilizada que cuantifica la importancia de un nodo en el flujo de información en una red. Además, existe una medida de centralidad, basada en la centralidad de intermediación de caminos aleatorios, que proporciona una clasificación de los nodos de redes no dirigidas, que son capaces de reforzar comunidades densas de acuerdo con su rol. En este artículo, se presenta un nuevo modelo de centralidad, basado en la centralidad de intermediación de caminos aleatorios y aplicado en redes dirigidas. Este modelo, basado en cuatro índices, describe el comportamiento de los nodos dentro de la red en términos de su rol, como un nodo de transición, en el mismo clúster o entre clústeres. Finalmente, evaluamos el modelo con varios casos de uso basados ​​en redes reales, dos de ellos se proponen y crean en este artículo, lo que brinda información sobre algunos hallazgos interesantes sobre las características de las redes.