ScholarGate
Asisten
Machine learningNetwork science

Sentralitas Kedekatan Dinamis

Sentralitas kedekatan dinamis memperluas sentralitas kedekatan klasik ke jaringan temporal dengan menghitung jalur terpendek yang menghormati waktu — jalur yang melintasi tepi secara kronologis — dan merata-ratakan invers jarak di seluruh jendela waktu. Ini mengungkapkan simpul mana yang paling efisien dicapai dalam jaringan yang berkembang, melacak bagaimana sentralitas simpul naik dan turun seiring muncul dan hilangnya koneksi dari waktu ke waktu.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

Sumber

  1. Tang, J., Musolesi, M., Mascolo, C., Latora, V. & Nicosia, V. (2010). Analysing information flows and key mediators through temporal centrality metrics. Proceedings of the 3rd Workshop on Social Network Systems (SNS '10). ACM. DOI: 10.1145/1852658.1852661
  2. Holme, P. & Saramäki, J. (2012). Temporal networks. Physics Reports, 519(3), 97–125. DOI: 10.1016/j.physrep.2012.03.001

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Closeness Centrality in Temporal Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/id/network-analysis/dynamic-closeness-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
ScholarGateDynamic Closeness Centrality (Dynamic Closeness Centrality in Temporal Networks). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/network-analysis/dynamic-closeness-centrality · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026