Gewichtete Eigenvektor-Zentralität
Die gewichtete Eigenvektor-Zentralität erweitert das klassische Maß der Eigenvektor-Zentralität auf Graphen, bei denen Kanten numerische Gewichte tragen. Sie bewertet jeden Knoten proportional zur Summe der Bewertungen seiner Nachbarn, multipliziert mit den Gewichten der verbindenden Kanten. Knoten erzielen nicht nur hohe Werte, indem sie viele Verbindungen haben, sondern auch, indem sie stark mit anderen einflussreichen Knoten verbunden sind, wodurch das Maß gleichzeitig empfindlich auf die Kantenstärke und die Netzwerkposition reagiert.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Quellen
- Bonacich, P. (1987). Power and centrality: A family of measures. American Journal of Sociology, 92(5), 1170–1182. DOI: 10.1086/228631 ↗
- Opsahl, T., Agneessens, F., & Skvoretz, J. (2010). Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths. Social Networks, 32(3), 245–251. DOI: 10.1016/j.socnet.2010.03.006 ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Eigenvector Centrality (Spectral Prestige in Weighted Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/de/network-analysis/weighted-eigenvector-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.
- GradzentralitätNetzwerkanalyse↔ compare
- Eigenvektor-ZentralitätNetzwerkanalyse↔ compare
- Gewichtete ZwischenzentralitätNetzwerkanalyse↔ compare
- Gewichtete Nähe-ZentralitätNetzwerkanalyse↔ compare
- Gewichtete GradzentralitätNetzwerkanalyse↔ compare
- Weighted PageRankNetzwerkanalyse↔ compare
Referenziert von
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →