Динамичен PageRank
Динамичният PageRank разширява класическия алгоритъм PageRank за мрежи, чиито ребра носят времеви печати, като присвоява оценки за важност, които се развиват във времето. Чрез намаляване на стойността на по-старите връзки и подчертаване на скорошните връзки, той идентифицира възли, които са влиятелни в определени моменти, а не в цялата история на мрежата, което го прави подходящ за уеб архиви, потоци от цитати, каскади в социалните медии и всяка област, където актуалността на връзките има значение.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Rozenshtein, P., & Gionis, A. (2016). Temporal PageRank. In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), Lecture Notes in Computer Science, 9853, 674–689. Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-46227-1_42 ↗
- Berberich, K., Vazirgiannis, M., & Weikum, G. (2007). Time-aware authority ranking. Internet Mathematics, 3(4), 407–429. link ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic PageRank (Temporal Extension of the PageRank Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/network-analysis/dynamic-pagerank
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.
- Между-възелна централностМрежови анализ↔ compare
- Централност по степенМрежови анализ↔ compare
- Dynamic Community DetectionМрежови анализ↔ compare
- Собствена централност (Eigenvector Centrality)Мрежови анализ↔ compare
- Временно откриване на общностиМрежови анализ↔ compare
- Анализ на времеви мрежиМрежови анализ↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →