Machine learningNetwork science
固有ベクトル中心性
固有ベクトル中心性（Eigenvector centrality）は、1972年にBonacichによって導入され、ノードの影響力を、単に隣接ノードの数だけでなく、それらの隣接ノードがいかに影響力があるかを考慮して測定します。ノードは、スコアの高い他のノードに接続されている場合に高いスコアを獲得するため、ネットワークにおける構造的重要性を示す再帰的かつグローバルに認識された尺度となります。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン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。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+9 more
出典
- Bonacich, P. (1972). Factoring and weighting approaches to status scores and clique identification. Journal of Mathematical Sociology, 2(1), 113–120. DOI: 10.1080/0022250X.1972.9989806 ↗
- Eigenvector centrality. Wikipedia. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Eigenvector Centrality (Bonacich Power Centrality). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/network-analysis/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.
- Betweenness Centralityネットワーク分析↔ compare
- 近接中心性ネットワーク分析↔ compare
- 次数中心性ネットワーク分析↔ compare
- モジュラリティ分析ネットワーク分析↔ compare
- PageRank中心性ネットワーク分析↔ compare
- ソーシャルネットワーク分析ネットワーク分析↔ compare