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→介数中心性
介数中心性在网络理论中有广泛的应用：它代表了某节点与其他节点之间的互动程度。 例如，在通信网络中，一个有更高介数中心性的节点在网络中有更强的控制能力，因为更多的信息传递时将通过该节点。 介数中心性被用作为对中心性的一种常见测量方式:[1] 它适用于解决网络理论中的许多问题，包括与社会网络、生物、运输和科学合作等方面相关的问题。
介数中心性在网络理论中有广泛的应用：它代表了某节点与其他节点之间的互动程度。 例如，在通信网络中，一个有更高介数中心性的节点在网络中有更强的控制能力，因为更多的信息传递时将通过该节点。 介数中心性被用作为对中心性的一种常见测量方式:[1] 它适用于解决网络理论中的许多问题，包括与社会网络、生物、运输和科学合作等方面相关的问题。
虽然早期的研究人员曾直观地描述了介数的中心性，但Freeman在1977年给了第一个介数中心性的正式定义。
虽然早期的研究人员曾直观地描述了介数的中心性，但Freeman在1977年给了第一个介数中心性的正式定义。
节点v的介数中心性可表达为以下公式：
<math>{\displaystyle g(v)=\sum _{s\neq v\neq t}{\frac {\sigma _{st}(v)}{\sigma _{st}}}}</math>
<math>{\displaystyle \sigma _{st}}</math>是节点s到节点t的所有最短路径之和，而
<math>{\displaystyle \sigma _{st}(v)}</math>这些路径经过v的次数。
可注意到一个节点的介数中心性与该网络图中的节点个数相关。因此，可通过除以不包含v的节点对数以将计算结果标准化，使得
<math>{\displaystyle g\in [0,1]}</math>。其中有向图需除以
<math>{\displaystyle (N-1)(N-2)}</math> ，而无向图需除以
<math>{\displaystyle (N-1)(N-2)/2}</math>，其中 N是网络图中节点数量的集合。该比例代表的是最高可能计算值，即某节点与其他所有节点都通过单一的最短路径相连接，不过以上情况通常不会发生。标准化的过程并不会使计算的精准度受到影响。
<math>{\displaystyle {\mbox{normal}}(g(v))={\frac {g(v)-\min(g)}{\max(g)-\min(g)}}}</math>可求解得：
<math>{\displaystyle \max(normal)=1}</math>
<math>{\displaystyle \min(normal)=0}</math>
由公式可知，计算结果将始终是一个从较小范围到更大范围的比例，因此没有精准度的损失。
===特征向量中心性===
===特征向量中心性===