ScholarGate
Assistant
Machine learningNetwork science

Centralité de proximité dirigée

La centralité de proximité dirigée étend la mesure classique de proximité aux réseaux dirigés en quantifiant séparément la rapidité avec laquelle un nœud peut être atteint par d'autres (in-closeness) et la rapidité avec laquelle il peut atteindre tous les autres (out-closeness). C'est une métrique fondamentale au niveau des nœuds en analyse des réseaux sociaux et en théorie des graphes, utilisée partout où la direction des liens véhicule une asymétrie significative, telle que les flux de citations, les cascades d'informations ou les hiérarchies d'autorité.

Ouvrir dans MethodMindBientôtVidéoBientôtTélécharger les diapositives

Lire la méthode complète

Réservé aux membres

Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.

Se connecter

Carte des méthodes

Le voisinage des méthodes apparentées — sélectionnez un nœud pour explorer.

Sources

  1. Wasserman, S. & Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press. ISBN: 978-0-521-38269-4
  2. Freeman, L. C. (1979). Centrality in social networks conceptual clarification. Social Networks, 1(3), 215–239. DOI: 10.1016/0378-8733(78)90021-7

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Closeness Centrality (In-closeness and Out-closeness on Directed Graphs). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/network-analysis/directed-closeness-centrality

Quelle méthode ?

Placez cette méthode aux côtés de ses plus proches parentes et lisez-les côte à côte — la bibliothèque pose les ouvrages sur la table ; le choix vous revient.

Comparer côte à côte

Référencée par

ScholarGateDirected Closeness Centrality (Directed Closeness Centrality (In-closeness and Out-closeness on Directed Graphs)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/network-analysis/directed-closeness-centrality · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026