Grau de um nó

Uma das formas de caracterizar redes complexas é pela quantidade de vizinhos que cada nó possui. Quantificar vizinhos nos permite medir a importância ou a popularidade de um nó na rede, quanto mais enlaces um nó possui, maior sua importância na rede, geralmente. 

Além disso, em redes complexas reais  é possível observar que os nós não possuem a mesma importância, havendo uns poucos nós com muitos vizinhos (em redes sociais, estes são os perfis de famosos, por exemplo) e a maior parte dos nós com poucos vizinhos (perfil das pessoas normais). 

Esta assimetria no número de vizinhos é uma das características mais marcantes das redes complexas e vamos voltar a falar dela em outro momento. Por enquanto, vamos conhecer melhor a métrica que captura esta importância, que é chamada de grau do nó.

O grau (degree, em inglês) de um nó é o número de enlaces que este nó possui. Tal medida é indicada por d_i ou k_i, para o nó i. A título de exemplo, no grafo em linha representado abaixo temos que d_0 = 2 e d_1 = d_2 = 1.

Grafo em linha com 3 nós

Para digrafos temos duas medidas de grau: temos o grau de entrada e o grau de saída. O primeiro é dado pelo número de enlaces que chegam ao nó i e é indicado por d^{in}_i, enquanto o segundo é dado pelo número de enlaces que partem do nó (d^{out}_i). Considerando o grafo abaixo, temos: d^{out}_0 = 1 e d^{in}_0 = 1; d^{out}_1 = 1 e d^{in}_1 = 1; d^{out}_2 = 0 e d^{in}_2 = 2; e d^{out}_3 = 2 e d^{in}_3 = 0.

Digrafo com 4 nós

Podemos ainda sumarizar as medidas dos graus dos nós de um grafo em duas importantes métricas: o grau médio do grafo e o Hub do grafo. O grau médio, indicado por \lambda, é a média aritmética dos graus de todos os nós do grafo. Já o Hub é o nó de um grafo que possui o maior grau, que representamos como d_H.

Podemos ainda definir a sequência de graus de um grafo como um vetor contendo o grau de cada nó, e a distribuição do grau dos nós de um grafo é dada por P(d_i=k)=[h_0,h_1,h_2,...,h_{d_H}], onde h_i é a fração dos nós com grau 0,1,2,\ldots,h_{d_H}. A função P(d_i = k) lê-se como a probabilidade do grau de um nó da rede ser igual à k

Assim, considerando o grafo de 3 nós, temos que o Hub é o nó 0, \lambda = 4/3, a sequência dos graus é [2,1,1] e P(d_i=k)=[0,2/3,1/3]. A posição zero da lista é o P(d_i = 0), que tem valor 0 (já que não temos nós com grau 0); P(d_i = 1) = \frac{2}{3} (2 dos 3 nós tem grau 1) e P(d_i=2) = \frac{1}{3} (1 dos 3 nós tem grau 2).

O grafo a seguir (com n=30 e m=30) ilustra um caso com um número maior de nós, onde \lambda=2, d_H=4 e a distribuição do grau possuindo um pico em 2 (aproximadamente 70% dos nós tem grau 2).

                                       Grafo com 30 nós                              Distribuição do grau do grafo

Espero que tenha ficado claro, caso não tenha deixe um comentário com sua dúvida.

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