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。
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出典
- Bonacich, P. (1987). Power and centrality: A family of measures. American Journal of Sociology, 92(5), 1170–1182. DOI: 10.1086/228631 ↗
- 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
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