Machine learningNetwork science
PageRank זמני
PageRank זמני מרחיב את אלגוריתם PageRank הקלאסי לרשתות המתפתחות בזמן על ידי שילוב עדכניות וסדר האינטראקציות. קשתות מקבלות משקל באמצעות פונקציית דעיכה, כך שמגעים אחרונים תורמים יותר לציון של צומת מאשר ישנים. התוצאה היא דירוג חשיבות דינמי הלוכד מי משפיע כעת, ולא לאורך כל היסטוריית הרשת.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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. link ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Temporal PageRank (Time-Aware Node Importance Ranking in Temporal Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/he/network-analysis/temporal-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.
- PageRank מכווןניתוח רשתות↔ compare
- ניתוח דיפוזיה ברשתניתוח רשתות↔ compare
- מרכזיות בין-זמנית (Temporal Betweenness Centrality)ניתוח רשתות↔ compare
- זיהוי קהילות זמניותניתוח רשתות↔ compare
- מרכזיות וקטור עצמי זמניתניתוח רשתות↔ compare
- ניתוח רשתות חברתיות בזמן (Temporal Social Network Analysis - TSNA)ניתוח רשתות↔ compare