Machine learningNetwork science

가중 네트워크 확산 분석

가중 네트워크 확산 분석은 엣지에 정량적 강도 값이 부여된 네트워크를 통해 정보, 영향력, 질병 또는 자원이 확산되는 방식을 모델링합니다. 엣지 가중치가 전환 확률을 제어하도록 함으로써, 이 방법은 이진 엣지 확산보다 더 현실적인 확산 역학을 생성하며, 소셜, 생물학 및 정보 네트워크에서 어떤 고트래픽 경로가 전파를 지배하는지를 밝혀냅니다.

MethodMind에서 열기곧 제공동영상곧 제공Download slides

방법 전문 읽기

회원 전용

무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.

로그인

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

출처

  1. Barrat, A., Barthelemy, M., Pastor-Satorras, R., & Vespignani, A. (2004). The architecture of complex weighted networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 101(11), 3747–3752. DOI: 10.1073/pnas.0400087101
  2. Newman, M. E. J. (2004). Analysis of weighted networks. Physical Review E, 70(5), 056131. DOI: 10.1103/PhysRevE.70.056131

이 페이지 인용 방법

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Network Diffusion Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/network-analysis/weighted-network-diffusion-analysis

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.

Compare side by side

이 방법을 참조하는 항목

ScholarGateWeighted Network Diffusion Analysis (Weighted Network Diffusion Analysis). 2026-06-15에 다음에서 검색함: https://scholargate.app/ko/network-analysis/weighted-network-diffusion-analysis · 데이터셋: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026