ScholarGate
Asszisztens
Machine learningNetwork science

Irányított közelség-központiság

Az irreányított closeness centrality hordozza a klasszikus closeness mértékét irányított hálózatokra, külön kvantifikálva, hogy mások milyen gyorsan érhetik el a csomópontot (in-closeness), és hogy a csomópont milyen gyorsan érhet el mindenkit (out-closeness). Ez a társadalmi hálózatok elemzésének és a gráfelméletnek egy alapvető csomópontszintű metrikája, amelyet bárhol használnak, ahol az élek iránya értelmes aszimmetriát hordoz, mint például idézési folyamatok, információs kaszkádok vagy autoritási hierarchiák.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDiák letöltése

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Módszertérkép

A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

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

Melyik módszer?

Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.

Összehasonlítás egymás mellett

Hivatkozik rá

ScholarGateDirected Closeness Centrality (Directed Closeness Centrality (In-closeness and Out-closeness on Directed Graphs)). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/network-analysis/directed-closeness-centrality · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026