これはシナリオです。 n個のノードとe個のエッジを持つ無向グラフがあり、すべてのノードが接続されています。グラフ理論（ソーシャルネットワーク分析）の最小パス
シナリオの質問： すべてのノードは、コンテンツを共有または読み取るソーシャルネットワーク内の人物とみなすことができます。つまり、AがB、C、Dに接続されている場合、Aがネットワークとコンテンツを共有すると、BCDに直接アクセスします。つまり、ネットワーク内のすべてのノードに到達するには、コンテンツを共有するノードに隣接しているだけです。
Q1：ネットワーク全体に届く最良の出発点を見つける方法はありますか？ Q2：そのポイントから最小のパスを見つける方法はありますか？
私は既にセールスマン問題とプリムアルゴリズムを見てきました。
ありがとうございます！
wikipedia page on Centralityは、グラフにいくつかの異なる形態の中心性を記述し、それらのいくつかのアルゴリズムにリンクしています。
ネットワークの隣接行列をn乗すると、2つの頂点i、j（行列のij番目の要素で表される）の間の長さnのウォーク数が得られます。 x（i、j）の最初のゼロ以外の値は、歩行に関してどれだけ離れているかを示します。ネットワーク全体に到達する最良のノードを探しているなら、nを増やしながらゼロ以外の値を持つ行列の行（または列）の最初のインスタンスを探すことができます。
これは明らかにそうでない場合は、あなたがダイクストラのアルゴリズムを適用することができ...
巨大なネットワークと実用的ではありません。
Closeness Centralityは、個々のノードのランキングであり、「ノードがネットワークの中心にどのように近いか」の尺度と考えることができます。したがって、近接度の高い値を有するノードは、ネットワーク内の他のすべてのノードに到達するために、このノードに短い（平均的な）希望数がかかるように、ネットワーク内に配置される。したがって、上記のQ1では、最も近い親和性を持つノードは、途中でノード間で最小限のホップ数で他のすべてのノードに到達する最適な位置にあると解釈できます。 Q2の場合、「最小パス」は、ネットワーク内のすべてのノードへの最小平均パスと見なすことができます。