Machine learningNetwork science

Dynaaminen PageRank

Dynaaminen PageRank laajentaa klassista PageRank-algoritmia verkkoihin, joiden särmät kantavat aikaleimoja, ja antaa tärkeyspisteitä, jotka kehittyvät ajan myötä. Vanhempien linkkien painoarvoa vähentämällä ja uusimpien yhteyksien korostamisella se tunnistaa solmut, jotka ovat vaikuttavia tietyillä hetkillä pikemminkin kuin koko verkon historian aikana, tehden siitä sopivan verkkohakemistoihin, viittausvirtoihin, sosiaalisen median kasakoihiin ja mihin tahansa alaan, jossa linkkien tuoreudella on merkitystä.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Lähteet

  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), Lecture Notes in Computer Science, 9853, 674–689. Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-46227-1_42
  2. Berberich, K., Vazirgiannis, M., & Weikum, G. (2007). Time-aware authority ranking. Internet Mathematics, 3(4), 407–429. link

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic PageRank (Temporal Extension of the PageRank Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/fi/network-analysis/dynamic-pagerank

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.

Compare side by side

Tähän viittaavat

ScholarGateDynamic PageRank (Dynamic PageRank (Temporal Extension of the PageRank Algorithm)). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/network-analysis/dynamic-pagerank · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026