Meetodi tõendite kirje
Temporal PageRank
Temporal PageRank extends the classic PageRank algorithm to time-evolving networks by incorporating the recency and ordering of interactions. Edges are weighted by a decay function so that recent contacts contribute more to a node's score than old ones. The result is a dynamic importance ranking that captures who is influential right now, rather than over the entire history of the network.
Allikakirje
Tsiteeringud kopeeritud meetodi allikakirjest sõna-sõnalt. Nendest ei saa järeldada väidete tasemel kinnitust.
Temporal PageRank (Time-Aware Node Importance Ranking in Temporal Networks)
Taksonoomiline meetodikirje · ml-model / network-analysis
- 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
- 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. · URL
Kureeritud väited
Väited on salvestatud tõendite registrisse, igal oma hinnanguga.
Kureeritud väiteid veel pole
See vaade ei loo väite hinnangut, kui registris seda pole.
Seotud meetodid
Genereeritud meetodigraafist ja kuvatud masina soovitatud seostena – väiteid ei järeldata.