Dynamisches PageRank
Dynamisches PageRank erweitert den klassischen PageRank-Algorithmus auf Netzwerke, deren Kanten Zeitstempel tragen, und weist Bedeutungswerte zu, die sich im Laufe der Zeit entwickeln. Durch Abwertung älterer Links und Betonung neuerer Verbindungen identifiziert es Knoten, die zu bestimmten Zeitpunkten einflussreich sind, anstatt über die gesamte Netzwerkgeschichte hinweg, was es gut für Webarchive, Zitationsströme, Social-Media-Kaskaden und alle Bereiche geeignet macht, in denen die Aktualität von Links wichtig ist.
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Quellen
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic PageRank (Temporal Extension of the PageRank Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/de/network-analysis/dynamic-pagerank
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- GradzentralitätNetzwerkanalyse↔ compare
- Dynamische Community-ErkennungNetzwerkanalyse↔ compare
- Eigenvektor-ZentralitätNetzwerkanalyse↔ compare
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