• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Robustness of Centrality Measures Under Incomplete Data
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Robustness of Centrality Measures Under Incomplete Data

P. 321–331.
Мещерякова Н. Г., Швыдун С. В.

Understanding of real systems relies on the identification of its central elements. Over the years, a large number of centrality measures have been proposed to assess the importance of nodes in complex networks. However, most real networks are incomplete and contain incorrect data, resulting in a high sensitivity of centrality indices. In this paper, we examine the robustness of centrality to the presence of errors in the network structure. Our experiments are performed on weighted and unweighted real-world networks ranging from the criminal network to the trade food network. As a result, we discuss a sensitivity of centrality measures to different data imputation techniques.

Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: centralityIncomplete dataPerturbation analysisdata imputation
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Модели анализа данных и принятие решений в социально-экономической сфере (2024)

В книге

Complex Networks & Their Applications XII: Proceedings of The Twelfth International Conference on Complex Networks and their Applications: COMPLEX NETWORKS 2023, Volume 3
Vol. 1143. , Springer, 2024.
Похожие публикации
The Existential Dimension of Traditionalism in the Works of Julius Evola: Towards the Fundamental Principles of the Being of the Differentiated Man
Моисеев Д. С., , in: Passages: Studies in Traditionalism and Traditions – Volume II.: PRAV Publishing, 2025. P. 309–327.
Добавлено: 4 февраля 2025 г.
A Comparative Analysis of Centrality Measures in Complex Networks
Мещерякова Н. Г., Швыдун С. В., Automation and Remote Control 2024 No. 85 P. 685–695
Identification of central elements in networks is an ill-defined problem. Hence, a large number of centrality measures have been proposed in the literature. We present a survey of existing axioms, which characterize certain properties of centralities. We also perform a perturbation analysis of centrality measures in real and artificial networks. ...
Добавлено: 2 декабря 2024 г.
Трансмиссия системного риска между банковскими системами стран Азиатско-Тихоокеанского региона и России
Дзюба С. А., Тишковец В. С., Щепелева М. А., Финансы: теория и практика 2023 Т. 27 № 5 С. 182–194
Предмет данного исследования — механизмы передачи системного риска между финансовыми секторами разных стран. Цель работы состоит в определении топологических характеристик сети, связывающей банковские системы стран Азиатско-Тихоокеанского региона (АТР) и России. Учитывая возрастающую роль стран этого региона на мировом финансов рынке, его подверженность кризисам может быть опасна для других стран. Это определяет актуальность нашего исследования. Для ...
Добавлено: 20 ноября 2023 г.
Perturbation Analysis of Centrality Measures
Мещерякова Н. Г., Швыдун С. В., , in: 2023 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM).: IEEE, 2023. P. 407–414.
In recent decades, a large number of centrality measures have been proposed to assess the importance of nodes in complex networks. The choice of the most appropriate centrality index for specific applications is one of the biggest challenges. This paper performs the perturbation analysis of 8 centrality measures. Since most real networks are incomplete and ...
Добавлено: 4 ноября 2023 г.
A study of distributionally robust mixed-integer programming with Wasserstein metric: on the value of incomplete data
Sergey S. Ketkov, European Journal of Operational Research 2024 Vol. 313 No. 2 P. 602–615
Добавлено: 31 октября 2023 г.
Network analysis of publications on studies of Parkinson Disease
Алескеров Ф. Т., Khutorskaya O., Якуба В. И. и др., Procedia Computer Science 2023 Vol. 219 P. 1380–1387
Добавлено: 29 мая 2023 г.
New Centrality Measures in Networks: How to Take into Account the Parameters of the Nodes and Group Influence of Nodes to Nodes
Алескеров Ф. Т., Швыдун С. В., Мещерякова Н. Г., CRC Press, 2022.
Добавлено: 12 ноября 2021 г.
Key Borrowers Detected by the Intensities of Their Interactions
Алескеров Ф. Т., Андриевская И. К., Никитина А. А. и др., , in: Handbook of Financial Econometrics, Mathematics, Statistics, and Machine Learning (In 4 Volumes).: World Scientific, 2020. P. 355–389.
We propose a novel method to estimate the level of interconnectedness of a financial institution or system, as the measures currently suggested in the literature do not fully take into consideration an important aspect of interconnectedness — group interactions of agents. Our approach is based on the power index and centrality analysis and is employed ...
Добавлено: 27 августа 2020 г.
Rough Sets - International Joint Conference, IJCRS 2017, Olsztyn, Poland, July 3-7, 2017, Proceedings, Part II.
Springer, 2017.
Добавлено: 9 февраля 2020 г.
Power Distribution in the Networks of Terrorist Groups: 2001-2016
Алескеров Ф. Т., Гавриленкова И. Е., Швыдун С. В. и др., , in: Local Proceedings of Group Decision and Negotiation 2019.: [б.и.], 2019. P. 1–10.
Since 9/11, terrorism has become a global issue of the 21st century. Terrorist organizations become important actors of world politics as they gain influence on political process and decision-making. We study the distribution of power among terrorist groups using network approach. ...
Добавлено: 31 октября 2019 г.
Types of Nodes and Centrality Measures in Networks
Матвеенко В. Д., Королев А. В., , in: Game Theory for Networking Applications.: Springer, 2019. Ch. 1 P. 3–14.
Добавлено: 29 января 2019 г.
On a typology of nodes and its applications in network analysis
Матвеенко В. Д., , in: Supplementary Proceedings of the Sixth International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST-SUP 2017), Moscow, Russia, July 27-29, 2017Vol. 1975.: Aachen: CEUR-WS.org, 2017. Ch. 31 P. 293–300.
Добавлено: 7 ноября 2017 г.
Network analysis based on a typology of nodes
Матвеенко В. Д., Королев А. В., , in: Proceedings of the Fourth Russian Finnish Symposium on Discrete MathematicsIssue 22.: University of Turku, 2017. P. 119–135.
Добавлено: 8 июня 2017 г.
Социальный капитал студентов сквозь призму социальных сетей: анализ структуры и ключевых акторов
Креховец Е. В., Польдин О. В., Вопросы образования 2016 № 3 С. 59–79
Социальный капитал студента, формирующийся во время обучения в вузе, является важным ресурсом наряду с получаемой профессиональной квалификацией. Рассматриваются социальные сети дружбы и сети помощи по учебным вопросам у первокурсников университета: исследуется структура сетей, рассчитываются их характеристики и оценивается взаимосвязь. Взаимодействия студентов на разных факультетах идентичны по характеру, что подтверждается схожей структурой, как сетей дружбы, так ...
Добавлено: 19 сентября 2016 г.
Key Borrower Detection by Long-Range Interactions
Алескеров Ф. Т., Мещерякова Н. Г., Никитина А. А. и др., / Series WP BRP "Basic research program". 2016. No. 56.
Добавлено: 3 августа 2016 г.
Centrality Measures in Networks based on Nodes Attributes, Long-Range Interactions and Group Influence
Алескеров Ф. Т., Мещерякова Н. Г., Швыдун С. В., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2016. No. WP7/2016/04.
Предложен новый метод оценки влияния агентов в сетевых структурах, который учитывает индивидуальные атрибуты каждой вершины, индивидуальное и групповое влияние вершин, а также интенсивность их взаимодействия. Такой подход помогает выявить как очевидные, так и скрытые центральные элементы, которые не могут быть определены классическими мерами центральностей или другими индексами оценки влияния. ...
Добавлено: 13 июля 2016 г.
KEY BORROWERS DETECTED BY THE INTENSITIES OF THEIR SHORT-RANGE INTERACTIONS
Алескеров Ф. Т., Андриевская И. К., Пермякова Е. Е., / NRU Higher School of Economics. Series FE "Financial Economics". 2014. No. WP BRP 33/FE/2014.
Добавлено: 1 сентября 2014 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору