ScholarGate
Asszisztens
Machine learningNetwork science

Temporális Closeness Centrality

A temporális closeness centrality a klasszikus closeness mértéket terjeszti ki az időben változó hálózatokra, statikus legrövidebb utak helyett időben figyelembe vevő (legkorábbi) utakat használva. Ez kvantifikálja, hogy egy csomópont milyen gyorsan képes elérni minden más csomópontot, amikor az interakciók konkrét időpontokban történnek, valósághűbb képet adva az információáramlásról, betegségterjedésről és befolyásról dinamikus rendszerekben.

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. Pan, R. K., & Saramaki, J. (2011). Path lengths, correlations, and centrality in temporal networks. Physical Review E, 84(1), 016105. DOI: 10.1103/PhysRevE.84.016105
  2. Holme, P., & Saramaki, J. (2012). Temporal networks. Physics Reports, 519(3), 97–125. DOI: 10.1016/j.physrep.2012.03.001

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Temporal Closeness Centrality in Time-Varying Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/network-analysis/temporal-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

ScholarGateTemporal Closeness Centrality (Temporal Closeness Centrality in Time-Varying Networks). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/network-analysis/temporal-closeness-centrality · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026