Centre including eccentricity algorithm for complex networks

Electronics Letters, 2022

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1049/ell2.12424
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Abstract In this work, the authors propose a new centre including eccentricity algorithm, to define the fractal dimension of networks. The authors did the fractal analysis of the real Escherichia coli network and a model UV‐flower network and confirmed that these networks are fractals . The fractal dimensions () of these networks are calculated and = 2.485 for the real E. coli network and = 2.1 for the UV‐flower network is obtained. Also, the authors defined the fractal dimensions of real social networks and compared their method with Song's, Zhang's and Zheng's methods. Furthermore, the authors’ algorithm can solve situations with single‐node boxes at the edges of the network and can cover networks with minimum number of boxes. The authors believe that centre including eccentricity algorithm is competitive among existing algorithms and can be used to evaluate fractal properties of complex networks.