PageRank Temporal
PageRank Temporal memperluas algoritma PageRank klasik ke jaringan yang berevolusi seiring waktu dengan memasukkan kebaruan dan urutan interaksi. Tepi diberi bobot oleh fungsi peluruhan sehingga kontak terbaru berkontribusi lebih banyak pada skor node daripada yang lama. Hasilnya adalah peringkat kepentingan dinamis yang menangkap siapa yang berpengaruh saat ini, daripada sepanjang sejarah jaringan.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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), Part II, LNCS 9852, pp. 674–689. Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-46227-1_42 ↗
- Lerman, K. & Ghosh, R. (2010). Information Contagion: An Empirical Study of the Spread of News on Digg and Twitter Social Networks. In Proceedings of the Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM), pp. 90–97. AAAI Press. link ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Temporal PageRank (Time-Aware Node Importance Ranking in Temporal Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/id/network-analysis/temporal-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.
- PageRank TerarahAnalisis Jaringan↔ compare
- Analisis Difusi JaringanAnalisis Jaringan↔ compare
- Betweenness Centrality TemporalAnalisis Jaringan↔ compare
- Deteksi Komunitas TemporalAnalisis Jaringan↔ compare
- Sentralitas Eigenvektor TemporalAnalisis Jaringan↔ compare
- Analisis Jaringan Sosial TemporalAnalisis Jaringan↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →