ScholarGate
Asistents
Machine learningNetwork science

Svērtais tuvuma centrālisms

Svērtais tuvuma centrālisms paplašina klasisko tuvuma mēru tīkliem, kuros nogriežņiem ir piešķirti skaitliski svari — piemēram, biežums, stiprums vai izmaksas — iekļaujot šos svarus īsāko ceļu attālumos. Mezgli, kas var ātri sasniegt citus pa spēcīgiem vai efektīviem savienojumiem, saņem augstākus rādītājus, padarot to par bagātāku informācijas izplatīšanās potenciāla indikatoru nekā tā binārais ekvivalents.

Atvērt MethodMindDrīzumāApply, compare, get guidance
Tools & resources
Lejupielādēt slaidus
Learn & explore
VideoDrīzumā

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Metožu karte

Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.

Avoti

  1. 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
  2. Brandes, U. (2001). A faster algorithm for betweenness centrality. Journal of Mathematical Sociology, 25(2), 163–177. DOI: 10.1080/0022250X.2001.9990249

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Closeness Centrality (Opsahl Generalized Closeness). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/network-analysis/weighted-closeness-centrality

Kura metode?

Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.

Salīdzināt blakus

Uz to atsaucas

ScholarGateWeighted Closeness Centrality (Weighted Closeness Centrality (Opsahl Generalized Closeness)). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/network-analysis/weighted-closeness-centrality · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026