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。
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.
出典
- Bonacich, P. (1987). Power and centrality: A family of measures. American Journal of Sociology, 92(5), 1170–1182. DOI: 10.1086/228631 ↗
- 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
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.
- 次数中心性ネットワーク分析↔ compare
- 固有ベクトル中心性ネットワーク分析↔ compare
- 重み付き媒介中心性ネットワーク分析↔ compare
- 加重近接中心性ネットワーク分析↔ compare
- 加重度中心性ネットワーク分析↔ compare
- 重み付きPageRankネットワーク分析↔ compare