Machine learningNetwork science

تحليل الشبكات الزمنية الموزونة

يدرس تحليل الشبكات الزمنية الموزونة الشبكات التي تحمل حوافها أوزانًا رقمية — تمثل قوة التفاعل أو تكراره أو شدته — وتتغير بنيتها بمرور الوقت. يجمع هذا التحليل بين المنظور المتغير زمنيًا لتحليل الشبكات الزمنية والدقة الكمية لمقاييس الرسم البياني الموزونة، مما يكشف ليس فقط عن وجود الاتصالات ولكن أيضًا عن مدى قوتها في كل لحظة.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Holme, P. & Saramaki, J. (2012). Temporal networks. Physics Reports, 519(3), 97–125. DOI: 10.1016/j.physrep.2012.03.001
  2. Barrat, A., Barthelemy, M., Pastor-Satorras, R. & Vespignani, A. (2004). The architecture of complex weighted networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 101(11), 3747–3752. DOI: 10.1073/pnas.0400087101

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Temporal Network Analysis (Time-Varying Weighted Graph Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/network-analysis/weighted-temporal-network-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateWeighted Temporal Network Analysis (Weighted Temporal Network Analysis (Time-Varying Weighted Graph Analysis)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/network-analysis/weighted-temporal-network-analysis · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026