Metodes pierādījumu reģistrs
Temporal Eigenvector Centrality
Temporal eigenvector centrality extends the classical eigenvector centrality to networks that change over time. By accounting for the ordering and timing of connections, it identifies nodes that are influential not merely because of many simultaneous connections, but because they sit at the crossroads of sequentially important pathways across multiple time slices of the network.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
Temporal Eigenvector Centrality (Dynamic Eigenvector-Based Node Importance in Time-Varying Networks)
Taksonomiskās metodes reģistrs · ml-model / network-analysis
- 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
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Vēl nav kurētu apgalvojumu
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.