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Excentricidad y cercanía son medidas de centralidad. La medida de centralidad trata de captar cómo ciertos nodos son importantes para una red determinada. Por definición, cuando una medida de centralidad es más alta, más central es ese nodo de la red. En general, la medida de centralidad concreta que da los resultados más significativos depende del contexto de la red. Aquí le damos la definición de dos medidas de centralidad estrechamente relacionados, la excentricidad y la cercanía.
En muchas aplicaciones, la centralidad de un nodo depende principalmente de su distancia a otros nodos. En algunas aplicaciones, la centralidad de algún nodo v se determina por la distancia máxima, en otros está determinada por la suma de las distancias a los otros nodos. Sin embargo, un nodo es más central si el máximo o la suma de las distancias es pequeña. Para cumplir con la definición de una medida de carácter central, por lo que es necesario tomar la inversa de los dos números. Que ahora distmax (v) denota la distancia máxima que el nodo v tiene hacia cualquier otro nodo w. Entonces, la excentricidad ecc(v) de nodo v se define como:
ecc (v) = 1/distmax (v).
Análogamente, deje distsum (v) denota la suma de las distancias de v para todos los demás nodos j en la red. Entonces, la estrecha cercanía (v) del nodo v se define como:
close (v) = 1/distsum (v).
Larry, Anna y Rudy tienen las mayores centralidades de excentricidad en esta red
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