Machine learningNetwork science
動的次数中心性
動的次数中心性（Dynamic degree centrality）は、古典的な次数中心性（degree centrality）の尺度を、時間とともに変化するネットワークに拡張したものである。単一の静的なスナップショットでノードの接続数を数える代わりに、連続する時間ウィンドウまたは接触イベント全体で各ノードが維持する接続数を追跡し、ネットワーク内の全アクターの時系列的な重要度プロファイルを作成する。
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出典
- Holme, P. & Saramaki, J. (2012). Temporal networks. Physics Reports, 519(3), 97–125. DOI: 10.1016/j.physrep.2012.03.001 ↗
- Kim, H. & Anderson, R. (2012). Temporal node centrality in complex networks. Physical Review E, 85(2), 026107. DOI: 10.1103/PhysRevE.85.026107 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Degree Centrality in Temporal Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/network-analysis/dynamic-degree-centrality
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