Machine learningNetwork science
Temporal PageRank
Temporal PageRankは、相互作用の新規性および順序を組み込むことにより、時間とともに進化するネットワークに対して古典的なPageRankアルゴリズムを拡張したものである。エッジは減衰関数によって重み付けされ、最近の連絡先が古いものよりもノードのスコアに多く寄与するようにする。その結果、ネットワークの全履歴にわたる影響力ではなく、現時点で誰が影響力があるかを捉える動的な重要度ランキングが得られる。
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出典
- Rozenshtein, P. & Gionis, A. (2016). Temporal PageRank. In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), Part II, LNCS 9852, pp. 674–689. Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-46227-1_42 ↗
- Lerman, K. & Ghosh, R. (2010). Information Contagion: An Empirical Study of the Spread of News on Digg and Twitter Social Networks. In Proceedings of the Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM), pp. 90–97. AAAI Press. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Temporal PageRank (Time-Aware Node Importance Ranking in Temporal Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/network-analysis/temporal-pagerank
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