Machine learningNetwork science

Centralidad de autovector temporal

La centralidad de autovector temporal extiende la centralidad de autovector clásica a redes que cambian con el tiempo. Al tener en cuenta el orden y la temporización de las conexiones, identifica nodos que son influyentes no solo por tener muchas conexiones simultáneas, sino porque se encuentran en las encrucijadas de vías secuencialmente importantes a través de múltiples cortes temporales de la red.

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Fuentes

  1. Grindrod, P., Parsons, M. C., Higham, D. J., & Estrada, E. (2011). Communicability across evolving networks. Physical Review E, 83(4), 046120. DOI: 10.1103/PhysRevE.83.046120
  2. Taylor, D., Myers, S. A., Clauset, A., Porter, M. A., & Mucha, P. J. (2017). Eigenvector-based centrality measures for temporal networks. Multiscale Modeling and Simulation, 15(1), 537-574. DOI: 10.1137/16M1066142

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Temporal Eigenvector Centrality (Dynamic Eigenvector-Based Node Importance in Time-Varying Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/es/network-analysis/temporal-eigenvector-centrality

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ScholarGateTemporal Eigenvector Centrality (Temporal Eigenvector Centrality (Dynamic Eigenvector-Based Node Importance in Time-Varying Networks)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/network-analysis/temporal-eigenvector-centrality · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026