Machine learningNetwork science
동적 PageRank
동적 PageRank는 엣지에 타임스탬프가 부여되는 네트워크에 고전적인 PageRank 알고리즘을 확장하여, 시간에 따라 중요도 점수가 변화하도록 합니다. 오래된 링크는 할인하고 최근 연결을 강조함으로써, 전체 네트워크 기록에 걸쳐 영향력 있는 노드를 식별하는 것이 아니라 특정 시점에 영향력 있는 노드를 식별하므로 웹 아카이브, 인용 스트림, 소셜 미디어 캐스케이드 및 링크의 최신성이 중요한 모든 도메인에 적합합니다.
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출처
- 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), Lecture Notes in Computer Science, 9853, 674–689. Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-46227-1_42 ↗
- Berberich, K., Vazirgiannis, M., & Weikum, G. (2007). Time-aware authority ranking. Internet Mathematics, 3(4), 407–429. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic PageRank (Temporal Extension of the PageRank Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/network-analysis/dynamic-pagerank
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