本文探讨了图论中的中心性概念，包括度中心性、特征向量中心性、Katz中心性和中间性中心。度中心性关注节点的直接连接数，特征向量中心性考虑邻接节点的重要性，Katz中心性引入了邻接节点的递归影响，而中间性中心则衡量节点在路径中的重要位置。通过对这些概念的了解，有助于深入理解图结构的数据分析。
中心性
度中心性
一个节点 v i v_i vi的度中心性等于它的度，即：
c d ( v i ) = d ( v i ) = ∑ j = 1 N A i , j c_d(v_i)=d(v_i)=\sum_{j=1}^N \bold A_{i,j} cd(vi)=d(vi)=∑j=1NAi,j
特征向量中心性
考虑到邻域节点不同的重要性，特征向量中心性定义了一个给定节点 v i v_i vi的中心性，公式如下：
c e ( v i ) = 1 λ ∑ j = 1 N A i , j ⋅ c e ( v j ) c_e(v_i)=\frac{1}{\lambda} \sum_{j=1}^N \bold A_{i,j} \cdot c_e(v_j) ce(vi)=λ1∑j=1NAi,j⋅ce(v
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