Resumen

En los últimos años, mientras se han propuesto y llevado a cabo extensas investigaciones sobre diversas propiedades de redes, se ha propuesto y realizado poco sobre la robustez de las redes y la evaluación de la vulnerabilidad de los nodos bajo cascadas en grandes redes comunitarias en línea dirigidas. En esencia, una red social en línea dirigida es una plataforma en línea centrada en grupos y dominada por la difusión de información, lo cual es muy diferente de la red social no dirigida tradicional. Algunos estudios de investigación adicionales han indicado que la red social en línea tiene una alta robustez ante la eliminación aleatoria de nodos pero falla ante los ataques intencionales, particularmente aquellos basados en la centralidad de intermediación de nodos o el coeficiente de dirección de nodos. Para explorar la robustez de la red social dirigida, en este artículo hemos propuesto dos nuevas centralidades de nodos (coeficiente de agrupamiento de probabilidad basado en ganancia de transferencia de información) y (centralidad de importancia de nodos basada en caminos dirigidos). Estos dos nuevos modelos de centralidad están

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Investigaciones extensas; Robustez de la red; Evaluación de vulnerabilidad de nodos; Red social dirigida; Modelos de centralidad; Efecto de cascada
• Keywords:Extensive researches; Network robustness; Node vulnerability assessment; Directed social network; Centrality models; Cascading effect