Machine learningNetwork science

Usmjerena svojstvena centralnost

Usmjerena svojstvena centralnost proširuje klasičnu svojstvenu centralnost na usmjerene grafove bodovanjem svakog čvora prema centralnosti čvorova koji na njega pokazuju (ulazni smjer) ili na koje on pokazuje (izlazni smjer). Čvor stječe visoki rezultat ne samo imanjem mnogih veza, već i povezivanjem s drugim visoko centralnim čvorovima, hvatajući asimetričan utjecaj u mrežama citata, društvenim hijerarhijama i protocima informacija.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

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

Izvori

  1. Bonacich, P. (1987). Power and centrality: A family of measures. American Journal of Sociology, 92(5), 1170–1182. DOI: 10.1086/228631
  2. Eigenvector centrality. Wikipedia. link

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Eigenvector Centrality (Asymmetric Influence Scoring on Directed Graphs). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/network-analysis/directed-eigenvector-centrality

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

Citirana u

ScholarGateDirected Eigenvector Centrality (Directed Eigenvector Centrality (Asymmetric Influence Scoring on Directed Graphs)). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/network-analysis/directed-eigenvector-centrality · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026