モデルへの中心性尺度の適用

  1. 管理アイコンをクリックして [グラフ管理] ダイアログ ボックスにアクセスします。
  2. 中心性尺度を適用したいグラフをクリックします。
  3. [アルゴリズム] をクリックします。
  4. グラフに適用したい中心性尺度の種類を選択します。この値は要素の重要度を表します。値が大きいほど、要素の重要度が増します。
    • 媒介値 (Betweenness) — あるノードとその他のノードの間の最短パスの個数を反映します。
    • 距離 (Closeness) — あるノードと他のノードの間の測地距離の長さを反映します。
    • 次数 (Degree) — ノードのエッジの個数を反映します。
    • 固有ベクトル (Eigenvector) — 高得点ノードとの接続に基づくノードの重要性を反映します。
  5. アルゴリズムに適用したい方向を選択します。
    • 入 — ノードに入るエッジによって結果が生じます。
    • 出 — ノードから出るエッジによって結果が生じます。
    • 両側 — ノードに出入りする双方向のエッジによって結果が生じます。
  6. 影響性アルゴリズムを使用する場合は、[精度] スケールを動かして結果の精度を決定します。精度が低ければより正確な結果が返されますが、アルゴリズムの実行速度は遅くなります。
  7. 距離 (Closeness) アルゴリズムを使用している場合は、対応する適切なボタンをクリックします。
    • [標準] — ノードの連結 (すなわち、エッジ) の数と各ノードへの最短パスの合計の逆数に基づいて結果が生じます。
    • [Dangalchev] — 別のノードにリンクされたノードの数だけでなく、リンクされた各ノードのエッジの数も結果に影響します。
    • [Opsah] — 各ノードへの最短パスの逆数の合計に基づいて結果が生じます。
  8. エッジの不利度を測りたい場合は、[重みとしてエッジのプロパティを使用] をクリックし、使いたいエッジ プロパティを [プロパティ] ドロップダウンから選択します。この場合は、値が大きいほど、否定的な関連性が高まります。
  9. 状況に応じて [大きな値がより近い] チェック ボックスをクリックします。
  10. 状況に応じて、[デフォルト出力プロパティ名を上書き] をクリックし、[プロパティ] ドロップダウンを選択します。
  11. [OK] をクリックします。
  12. アルゴリズム実行後のジョブの詳細を確認したいときは、[ジョブ] タブをクリックします。これでジョブ ID、グラフ名、使用アルゴリズム、ジョブ ステータス、開始時刻、および終了時刻が与えられます。