ScholarGate
עוזר
Machine learningNetwork science

מדדי קרבה מכוונים

מדדי קרבה מכוונים מרחיבים את מדד הקרבה הקלאסי לרשתות מכוונות על ידי כימות נפרד של מהירות שבה צומת ניתן להגיע אליו על ידי אחרים (in-closeness) ומהירות שבה הוא יכול להגיע לכל האחרים (out-closeness). זהו מדד יסודי ברמת הצומת בניתוח רשתות חברתיות ותורת הגרפים, המשמש בכל מקום שבו כיוון הקשר מעביר א-סימטריה משמעותית, כגון זרימות ציטוטים, מפל מידע או היררכיות סמכות.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובהורדת מצגת

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

מפת שיטות

סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

איזו שיטה?

הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.

השוואה זה לצד זה

מאוזכר על ידי

ScholarGateDirected Closeness Centrality (Directed Closeness Centrality (In-closeness and Out-closeness on Directed Graphs)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/network-analysis/directed-closeness-centrality · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026