Node-level techniques. The goal of node-level statistics is to measure the role of a node \(u\)  in a graph. For instance, betweenness [1]} calculates the number of shortest paths that pass through the node. A node with high betweenness is called a bottleneck because it controls the information flow of the network. Various centrality statistics are proposed to measure the various roles of a node regarding its structure and function. For example, k-core [2]} measures the position of the node in the graph.

Техники на уровне вершин. Цель статистики на уровне вершин состоит в измерении роли вершины \(u\) в графе. Например, betweenness [1] вычисляет количество кратчайших путей, проходящих через вершину. Вершина с высоким значением betweenness называется узким местом, поскольку она контролирует поток информации в сети. Предлагается использовать различные центральности для измерения различных ролей вершины в отношении ее структуры и функции. Например, k-ядро [2] измеряет позицию вершины в графе.