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Centrality indices produce rankings which seek to identify the most important nodes in a network model. Different centrality indices encode different contexts for the word "importance." The [[betweenness centrality]], for example, considers a node highly important if it form bridges between many other nodes. The [[Centrality#Eigenvector centrality|eigenvalue centrality]], in contrast, considers a node highly important if many other highly important nodes link to it. Hundreds of such measures have been proposed in the literature.

Centrality indices produce rankings which seek to identify the most important nodes in a network model. Different centrality indices encode different contexts for the word "importance." The [[betweenness centrality]], for example, considers a node highly important if it form bridges between many other nodes. The [[Centrality#Eigenvector centrality|eigenvalue centrality]], in contrast, considers a node highly important if many other highly important nodes link to it. Hundreds of such measures have been proposed in the literature.

中心性指标可以给出所有节点的一个排序，用来寻找网络模型中最重要的节点。在不同的“重要性”的含义下，中心性指标也可以是不同的。例如[[介数中心性]]，在它定义下，如果一个节点和其他很多节点之间都有连接，那么它就是很重要的。而[[中心性#本征向量中心性|本征值中心性]]则相反，如果某个节点有很多很重要的节点和它相连，那么它就是很重要的。文献中给出了数百种这样的中心性的定义。

中心性指标可以给出所有节点的一个排序，用来寻找网络模型中最重要的节点。在不同的“重要性”的含义下，中心性指标也可以是不同的。例如[[介数中心性]]，在它的定义下，如果一个节点和其他很多节点之间都有连接，那么这个节点就是很重要的。而[[中心性#本征向量中心性|本征值中心性]]则相反，如果某个节点有很多很重要的节点与之相连，那么这个节点就是很重要的。文献中给出了数百种这样的中心性的定义。