Machine learningNetwork science

動的近接中心性

動的近接中心性は、時間順守最短経路(エッジを時系列順にたどる経路)を計算し、すべての時間ウィンドウにわたる逆距離を平均化することにより、古典的な近接中心性を時間ネットワークに拡張する。これは、進化するネットワーク内でどのノードが最も効率的に到達可能であるかを明らかにし、接続が時間とともに現れたり消えたりするにつれてノードの中心性がどのように上昇および下降するかを追跡する。

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出典

  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

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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Closeness Centrality in Temporal Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/network-analysis/dynamic-closeness-centrality

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ScholarGateDynamic Closeness Centrality (Dynamic Closeness Centrality in Temporal Networks). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/network-analysis/dynamic-closeness-centrality · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026