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PageRank Temporal

PageRank Temporal extiende el algoritmo PageRank clásico a redes que evolucionan en el tiempo incorporando la actualidad y el orden de las interacciones. Los arcos se ponderan mediante una función de decaimiento de modo que los contactos recientes contribuyen más a la puntuación de un nodo que los antiguos. El resultado es un ranking dinámico de importancia que captura quién es influyente en este momento, en lugar de a lo largo de toda la historia de la red.

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Fuentes

  1. 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), Part II, LNCS 9852, pp. 674–689. Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-46227-1_42
  2. Lerman, K. & Ghosh, R. (2010). Information Contagion: An Empirical Study of the Spread of News on Digg and Twitter Social Networks. In Proceedings of the Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM), pp. 90–97. AAAI Press. link

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Temporal PageRank (Time-Aware Node Importance Ranking in Temporal Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/es/network-analysis/temporal-pagerank

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Citado por

ScholarGateTemporal PageRank (Temporal PageRank (Time-Aware Node Importance Ranking in Temporal Networks)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/network-analysis/temporal-pagerank · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026