Záznam důkazů metody

Directed Closeness Centrality

Directed closeness centrality extends the classical closeness measure to directed networks by separately quantifying how quickly a node can be reached by others (in-closeness) and how quickly it can reach all others (out-closeness). It is a foundational node-level metric in social network analysis and graph theory, used wherever link direction conveys meaningful asymmetry such as citation flows, information cascades, or authority hierarchies.

Sources recorded, not reviewed

Zdrojový záznam

Citace zkopírované doslovně ze zdrojového záznamu metody. Nejsou z nich vyvozovány žádné ověření na úrovni tvrzení.

Directed Closeness Centrality (In-closeness and Out-closeness on Directed Graphs)

Taxonomický záznam metody · ml-model / network-analysis

Wasserman, S. & Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press. · ISBN 978-0-521-38269-4
Freeman, L. C. (1979). Centrality in social networks conceptual clarification. Social Networks, 1(3), 215–239. · DOI 10.1016/0378-8733(78)90021-7

Otevřít celou metodu

Spravovaná tvrzení

Tvrzení uložená v registru důkazů, každé s vlastním hodnocením.

Zatím žádná spravovaná tvrzení

Tento pohled nevymýšlí hodnocení tvrzení, pokud registr žádné neobsahuje.

Související metody

Vygenerováno z grafu metod a zobrazeno jako strojově navržené vztahy – nejsou z nich vyvozována žádná tvrzení o důkazech.

Taxonomic bucketCloseness Centralitymachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketDirected Betweenness Centralitymachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketDirected Eigenvector Centralitymachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketDirected PageRankmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketDirected Social Network Analysismachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.