Machine learningCentrality

Centralitat PageRank

PageRank és un algorisme de centralitat basat en enllaços que assigna una puntuació d'importància a cada node d'un graf dirigit, mesurant quants nodes d'alta qualitat hi apunten. Introduït per Larry Page, Sergey Brin, Rajeev Motwani i Terry Winograd a la Universitat de Stanford el 1999, es va convertir en la base matemàtica del motor de cerca Google i continua sent un dels algorismes més influents en la ciència de xarxes i la recuperació d'informació.

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. Page, L., Brin, S., Motwani, R., & Winograd, T. (1999). The PageRank citation ranking: Bringing order to the web. Stanford InfoLab Technical Report. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 2). PageRank Centrality. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/network-analysis/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.

Compare side by side

Citat per

ScholarGatePageRank (PageRank Centrality). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/network-analysis/pagerank · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026