De nos jours, les interactions ont une part prépondérante dans notre vie. Ces interactions peuvent représenter la diffusion de rumeurs, de maladies, etc. Comprendre comment ces interactions affectent notre vie est important. Une façon naturelle de faire est d'utiliser la théorie des graphes. Néanmoins, comme le montrent certaines études, l'aspect temporel ne doit pas être négligé.
Dans ce travail, nous nous sommes concentrés sur la détection d'individus importants dans ces graphes en utilisant des métriques de centralité qui prennent en compte l'aspect temporel. Nous avons proposé un protocole de comparaison qui compare les différentes mesures de centralité existantes.
Nous l'avons appliqué sur plusieurs graphes, ce qui nous a donné un aperçu de la façon dont les différentes métriques agissent. Ensuite, nous avons observé le besoin de calcul élevé de ces métriques de centralité. Dès lors, nous avons introduit une méthode qui réduit ce besoin. Finalement, nous avons introduit une nouvelle mesure de centralité, appelée ego-betweenness centrality.