Machine learningNetwork science

重み付き固有ベクトル中心性

重み付き固有ベクトル中心性は、エッジが数値的な重みを持つグラフに対して、古典的な固有ベクトル中心性の尺度を拡張したものであり、各ノードのスコアを、接続するエッジの重みを乗じた隣接ノードのスコアの合計に比例させて算出する。ノードは、単に多くの接続を持つだけでなく、他の影響力のあるノードと強く結びついていることによって高いスコアを得るため、この尺度はタイの強さとネットワーク上の位置の両方に同時に感応する。

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出典

  1. Bonacich, P. (1987). Power and centrality: A family of measures. American Journal of Sociology, 92(5), 1170–1182. DOI: 10.1086/228631
  2. Opsahl, T., Agneessens, F., & Skvoretz, J. (2010). Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths. Social Networks, 32(3), 245–251. DOI: 10.1016/j.socnet.2010.03.006

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Eigenvector Centrality (Spectral Prestige in Weighted Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/network-analysis/weighted-eigenvector-centrality

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