Machine learningNetwork science

指向性固有ベクトル中心性

指向性固有ベクトル中心性は、古典的な固有ベクトル中心性を有向グラフに拡張したもので、各ノードを、自身に接続しているノード(流入方向)または自身が接続しているノード(流出方向)の中心性に基づいてスコアリングします。ノードは、単に多くの接続を持つだけでなく、他の中心性の高いノードに接続されていることによって高いスコアを獲得し、引用ネットワーク、社会階層、情報フローにおける非対称な影響力を捉えます。

MethodMindで開く近日公開動画近日公開Download slides

手法の全文を読む

会員限定

無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。

ログイン

Method map

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

出典

  1. Bonacich, P. (1987). Power and centrality: A family of measures. American Journal of Sociology, 92(5), 1170–1182. DOI: 10.1086/228631
  2. Eigenvector centrality. Wikipedia. link

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Eigenvector Centrality (Asymmetric Influence Scoring on Directed Graphs). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/network-analysis/directed-eigenvector-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

この手法を参照する項目

ScholarGateDirected Eigenvector Centrality (Directed Eigenvector Centrality (Asymmetric Influence Scoring on Directed Graphs)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/network-analysis/directed-eigenvector-centrality · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026