علوم رایانشی

علوم رایانشی

استخراج اطلاعات ساختاری شبکة همجواری استان‌های ایران با تمرکز بر معیارهای مرکزیت

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
استادیار گروه علوم کامپیوتر، پردیس خوانسار، دانشگاه اصفهان
10.22034/csj.2025.237373
چکیده
مدل‌سازی یک پدیده به صورت گراف یا شبکه کمک شایانی در شناخت آن پدیده و تحلیل رفتارهایش می‌کند. در این فرایند اطلاعات جذابی درباره ارتباطات ساختاری بین اجزای شبکه، استخراج شده و روابط پنهان میان گره‌ها آشکار می‌گردد. همچنین دلایل رفتارهای کلی یک شبکه بر اساس تحلیل ساختاری آن قابل تبیین است. در این مقاله، شبکه‌ای به نام «شبکة همجواری استان‌های ایران» معرفی می‌شود که روابط همجواری بین استان‌های ایران را در قالب یک شبکه بدون جهت مدل‌سازی می‌کند. سپس سنجه‌های بنیادی این شبکه از قبیل چگالی، قطر، شعاع، ضریب خوشگی، تراگذری، شاخص استرادا و شاخص ویینر محاسبه و گزارش می‌شود. آنگاه، در پاسخ به این سوال مهم که «مرکزی‌ترین گره شبکه کدام گره است؟»، از هشت الگوریتم‌ مختلف محاسبة مرکزیت شامل مرکزیت درجه، مرکزیت نزدیکی، مرکزیت میانگی، مرکزیت کاتز، مرکزیت بردار ویژه، مرکزیت هارمونیک، مرکزیت بار و مرکزیت لاپلاسی استفاده می‌شود. بر پایه این الگوریتم‌ها، گره‌های شبکه بر حسب میزان مرکزیت رتبه‌بندی شده و گره‌های مهمتر بر اساس هر معیار مشخص می‌شوند. نوآوری اصلی این پژوهش در مدل‌سازی ساختار همجواری استان‌های ایران به صورت یک شبکه و استخراج مشخصات اصلی این شبکه می‌باشد. همچنین رتبه‌بندی میزان مرکزیت استان‌ها در این شبکه بر اساس سنجه‌های شناخته‌شده صورت می‌گیرد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1] Zhang, B. et al. 2024. "Inferring freeway traffic volume with spatial interaction enhanced betweenness centrality." International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol.129.
[2] Mengyuan, L., Jimenez Perez, E. & Mason. K. 2025. "Complex network analysis of China's integrated air-high-speed rail network: Topological characteristics, centrality measures, and cluster analysis." Journal of Transport Geography, vol.127.
[3] Rout, Trilochan, et al. 2024. "Centrality measures and their applications in network analysis: unveiling important elements and their impact." Procedia Computer Science, vol. 235, pp.2756-2765.
[4] Wang, Gang-Jin, et al. 2024."Portfolio optimization based on network centralities: Which centrality is better for asset selection during global crises?." Journal of Management Science and Engineering, vol. 9, no.3, pp.348-375.
[5] Yang, Y., Zhouying, S. & Kunbo, S. 2019. "Network Pattern of Inter-Provincial Information Connection and Its Dynamic Mechanism in ChinaBased on Baidu Index. " Economic geography, vol.39, no.9, pp.147-155.
[6] Sun, X., An, H. & Liu, X. 2018. "Network analysis of Chinese provincial economies. " Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol.429, pp. 1168-1180.
[7] Estrada, E. 2011. The structure of complex networks, theory and applications, Oxford university press.
[8] Latora, V. & Marchiori, M. 2001. "Efficient behavior of small-world networks." Physical Review Letters, vol.87, no.19, pp.198701.
[9] E. Dudkina et al. "A comparison of centrality measures and their role in controlling the spread in epidemic networks." International Journal of Control, vol.97, no.6, 2024.
[10] Boldi, P. & Sebastiano, V. 2014. "Axioms for centrality." Internet Mathematics, vol.10, no.3-4, pp.222-262.
[11] Bavelas, A. 1948. "A mathematical model for group structures." Human Organization, vol.7, no.3, pp.16-30.
[12] Bloch, F., Jackson, M.O. & Tebaldi, P. 2023."Centrality measures in networks. " Soc Choice Welf, vol.61, pp.413–453.
[13] Anthonisse, J. M. 1971. "The rush in a graph." Technical report, Amsterdam: University of Amsterdam Mathematical Centre, 1971.
[14] Freeman, L.C. 1977. "A set of measures of centrality based on betweenness. " Sociometry, vol.40, no.1, pp.35–41.
[15] Brandes, U. 2001. "A Faster Algorithm for Betweenness Centrality." Journal of Mathematical Sociology, vol.25, no.2, pp.163-177.
[16] Brandes, U. 2008. "On Variants of Shortest-Path Betweenness Centrality and their Generic Computation. "Social Networks, vol.30, no.2, pp.136-145.
[17] Jackson, M. O. 2020. "A typology of social capital and associated network measures." Social choice and welfare, vol.54, no.2, pp.311-336.
[18] Ercsey-Ravasz, M. et al. 2012. "Range-limited centrality measures in complex networks." Physical Review E—Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics, vol.85, no.6.
[19] Seeley, J. R. 1949. "The net of reciprocal influence: A problem in treating sociometric data." Canadian Journal of Psychology, vol.3, pp.234–240.
[20] Bonacich, P. 1987. "Power and centrality: A family of measures." American Journal of Sociology, vol.92,no.5, pp.1170-1182.
[21] Shimono, K. & Tamura, W. 2025. "Laplacian Eigenvector Centrality." arXiv preprint arXiv:2501.11024.
[22] Katz, L. 1953. "A New Status Index Derived from Sociometric Index." Psychometrika, vol.18, no.1, pp.39–43.
[23] Mark, E. & Newman, J. 2010. Networks: An Introduction. Oxford University Press.
[24] Vanni, N. & Wood, R. 2024. "Efficient computation of Katz centrality for very dense networks via negative parameter Katz." Journal of Complex Networks, vol.12, no.5.
[25] Goh, K., Kahng, B. & Kim, D. 2001. "Universal behavior of Load Distribution in Scale-Free Networks." Physical Review Letters, vol.87, no.27.
[26] Mark, E. & Newman, J. 2001. "Scientific collaboration networks. II. Shortest paths, weighted networks, and centrality. " Physical Review E, vol.64, no.1.
[27] Marchiori, M. & Latora, V. 2000. "Harmony in the small-world." Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol.285, no.3-4, pp.539 – 546.
[28] Qi, X., Fuller, E., Wu, Q., Wu, Y. & Zhang, C. Q. 2012. "Laplacian centrality: A new centrality measure for weighted networks." Information Sciences, vol.194, pp.240-253, 2012.
[29] Zhu, X. & Hao. 2024. "Identifying influential nodes in social networks via improved Laplacian centrality." Chaos, Solitons & Fractals, vol.189, no.1.