ScholarGate
Асистент
Machine learningNetwork science

Динамична централност по близост

Динамичната централност по близост разширява класическата централност по близост до темпорални мрежи, като изчислява най-кратките пътища, съобразени с времето — пътища, които преминават по ръбове в хронологичен ред — и осреднява обратните разстояния във всички времеви прозорци. Тя разкрива кои възли са най-ефективно достижими в развиваща се мрежа, проследявайки как централността на даден възел нараства и намалява с появата и изчезването на връзки във времето.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороИзтегляне на слайдове

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Карта на методите

Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.

Източници

  1. Tang, J., Musolesi, M., Mascolo, C., Latora, V. & Nicosia, V. (2010). Analysing information flows and key mediators through temporal centrality metrics. Proceedings of the 3rd Workshop on Social Network Systems (SNS '10). ACM. DOI: 10.1145/1852658.1852661
  2. Holme, P. & Saramäki, J. (2012). Temporal networks. Physics Reports, 519(3), 97–125. DOI: 10.1016/j.physrep.2012.03.001

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Closeness Centrality in Temporal Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/network-analysis/dynamic-closeness-centrality

Кой метод?

Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.

Сравняване едно до друго
ScholarGateDynamic Closeness Centrality (Dynamic Closeness Centrality in Temporal Networks). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/network-analysis/dynamic-closeness-centrality · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026