ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Centralitat Dinàmica per Proximitat

La centralitat dinàmica per proximitat estén la centralitat clàssica per proximitat a les xarxes temporals calculant els camins més curts que respecten el temps — camins que travessen les arestes en ordre cronològic — i fent la mitjana de les distàncies inverses en totes les finestres temporals. Revela quins nodes són assolits de manera més eficient dins d'una xarxa en evolució, fent un seguiment de com la centralitat d'un node augmenta i disminueix a mesura que les connexions apareixen i desapareixen al llarg del temps.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

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

Fonts

  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

Com citar aquesta pàgina

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

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
ScholarGateDynamic Closeness Centrality (Dynamic Closeness Centrality in Temporal Networks). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/network-analysis/dynamic-closeness-centrality · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026