Machine learningNetwork science

PageRank Multicouche

Le PageRank multicouche étend la mesure de centralité par marche aléatoire du PageRank classique aux réseaux contenant plusieurs couches interconnectées — comme un réseau social où les individus sont connectés simultanément via des liens d'amitié, professionnels et des plateformes en ligne. En permettant à un marcheur virtuel de se déplacer à la fois au sein et entre les couches, l'algorithme identifie les nœuds influents dans la structure multicouche entière, et pas seulement au sein d'une seule couche.

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Sources

  1. De Domenico, M., Sole-Ribalta, A., Omodei, E., Gomez, S., & Arenas, A. (2015). Ranking in interconnected multilayer networks reveals versatile nodes. Nature Communications, 6, 6868. DOI: 10.1038/ncomms7868
  2. Boccaletti, S., Bianconi, G., Criado, R., del Genio, C. I., Gomez-Gardenes, J., Romance, M., Sendina-Nadal, I., Wang, Z., & Zanin, M. (2014). The structure and dynamics of multilayer networks. Physics Reports, 544(1), 1–122. DOI: 10.1016/j.physrep.2014.07.001

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Multilayer PageRank (Centrality on Multiplex and Multilayer Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/network-analysis/multilayer-pagerank

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ScholarGateMultilayer PageRank (Multilayer PageRank (Centrality on Multiplex and Multilayer Networks)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/network-analysis/multilayer-pagerank · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026