Machine learningNetwork science

動的固有ベクトル中心性

動的固有ベクトル中心性は、古典的な固有ベクトル中心性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す。静的な隣接行列に対して単一の主要固有ベクトルを計算する代わりに、ノードの影響力――その隣接ノードの重要性によって定義される――がスナップショットまたは時間ウィンドウ全体でどのように進化するかを追跡します。この手法は、ネットワークのトポロジーが継続的に変動するソーシャルネットワーク分析、疫学、情報拡散研究で使用されます。

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出典

  1. Lerman, K., Ghosh, R., & Kang, J. H. (2010). Centrality metric for dynamic networks. Proceedings of the 8th Workshop on Mining and Learning with Graphs (MLG '10). ACM. link
  2. Eigenvector centrality. Wikipedia. link

このページの引用方法

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

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