29、知识聚合与交互公平性的网络研究

知识聚合与交互公平性的网络研究

1. 网络指标与拓扑结构

在网络分析中，有几种重要的指标用于衡量节点的重要性：
- 度中心性（Degree Centrality） ：衡量一个节点相对于其与其他节点的连接性的重要性，计算公式为 (C(i) {degree} = \frac{k_i}{(n - 1)})，其中 (k_i) 是节点 (i) 的连接数，(n) 是网络中的节点总数。
- 接近中心性（Closeness Centrality） ：衡量一个节点到任何其他节点的平均距离，计算公式为 (C(i) {closeness} = \frac{(n - 1)}{\sum_{j\in N - {i}} d_{i,j}})，其中 (d_{i,j}) 是节点 (i) 到节点 (j) 的距离。
- 介数中心性（Betweenness Centrality） ：衡量一个节点在经过它的路径数量方面的重要性。

常见的网络拓扑结构有以下几种：
- 环形网络（Ring Network） ：每个代理与两个相邻代理相连，形成一个不间断的链（(a \leftrightarrow b \leftrightarrow c \leftrightarrow \cdots \leftrightarrow a)）。其生成的 Qu - Prolog 代码如下：

init_socnet( ring, Agents, Edges ) :-
    Agents