Machine learningNetwork science

Dinamikus PageRank

A Dinamikus PageRank az algoritmikus rangsorolás klasszikus PageRank-módszerének kiterjesztése olyan hálózatokra, amelyek élei időbélyegekkel rendelkeznek, így az ismertségi pontszámok az idő múlásával fejlődnek. Azáltal, hogy elértékteleníti a régebbi hivatkozásokat és hangsúlyozza a közelmúltbeli kapcsolatokat, azonosítja azokat a csomópontokat, amelyek specifikus pillanatokban, nem pedig a teljes hálózati történelem során befolyásosak, így jól alkalmazható webarchívumok, idézethalmazok, közösségimédia-kaszkádok és bármely olyan területen, ahol a hivatkozások újszerűsége számít.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

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

Források

  1. 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), Lecture Notes in Computer Science, 9853, 674–689. Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-46227-1_42
  2. Berberich, K., Vazirgiannis, M., & Weikum, G. (2007). Time-aware authority ranking. Internet Mathematics, 3(4), 407–429. link

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic PageRank (Temporal Extension of the PageRank Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/network-analysis/dynamic-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.

Compare side by side

Hivatkozik rá

ScholarGateDynamic PageRank (Dynamic PageRank (Temporal Extension of the PageRank Algorithm)). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/network-analysis/dynamic-pagerank · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026