Machine learningNetwork science
시간 고유벡터 중심성
시간 고유벡터 중심성은 고전적인 고유벡터 중심성을 시간에 따라 변하는 네트워크로 확장한 것입니다. 연결의 순서와 타이밍을 고려함으로써, 단순히 많은 동시 연결 때문에 영향력이 있는 것이 아니라 네트워크의 여러 시간 조각에 걸쳐 순차적으로 중요한 경로의 교차점에 있기 때문에 영향력이 있는 노드를 식별합니다.
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출처
- Grindrod, P., Parsons, M. C., Higham, D. J., & Estrada, E. (2011). Communicability across evolving networks. Physical Review E, 83(4), 046120. DOI: 10.1103/PhysRevE.83.046120 ↗
- Taylor, D., Myers, S. A., Clauset, A., Porter, M. A., & Mucha, P. J. (2017). Eigenvector-based centrality measures for temporal networks. Multiscale Modeling and Simulation, 15(1), 537-574. DOI: 10.1137/16M1066142 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Temporal Eigenvector Centrality (Dynamic Eigenvector-Based Node Importance in Time-Varying Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/network-analysis/temporal-eigenvector-centrality
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