Algorithmes de centralité

Les algorithmes de centralité mesurent l'importance et la signification, également connue sous le nom de centralité, des différentes entités et relations dans un modèle. Lorsque vous utilisez des algorithmes, vous pouvez déterminer les meneurs/suiveurs, les influenceurs/écartés, etc.

Relationship Analysis Client fournit quatre genres de mesures de centralité à appliquer à votre modèle :

• Éléments intermédiaires : permet d'identifier les entités qui contrôlent le flux d'informations entre les différentes parties du réseau.
• Proximité : permet d'identifier les entités dotées du meilleur accès aux autres parties du réseau et de la meilleure visibilité sur les activités dans le reste du réseau.
• Degré : permet d'identifier les entités dotées des liens les plus directs les uns avec les autres.
• Influence : permet d'identifier les entités dotées d'une forte influence dans le réseau en raison de leurs liens directs avec d'autres entités hautement actives ou bien connectées.

Il existe trois types de directions dans lesquelles un algorithme peut être exécuté :

• Entrant : les résultats seront basés sur les relations arrivant dans l'entité.
• Sortant : les résultats seront basés sur les relations sortant de l'entité.
• Les deux : les résultats seront basés à la fois sur les relations sortantes et entrantes.

Il existe d'autres mesures qui peuvent entrer en jeu avec les algorithmes de centralité. Par exemple, vous pouvez sélectionner la précision approximative des résultats. Une précision plus faible renverra des résultats plus exacts, mais l'algorithme s'exécutera plus lentement. L'algorithme de proximité vous permet de sélectionner la manière dont les résultats doivent être renvoyés. Vous pouvez également déterminer que la propriété de relation doit servir de pondération ou que les valeurs faibles doivent être considérées comme plus significatives, comme si vous utilisiez des données classant des entités et que le n° 1 était le meilleur classement possible.

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