Machine learningNetwork science

Svērtā laika tīklu analīze

Svērtā laika tīklu analīze pēta tīklus, kuru nogriežņiem ir piešķirti skaitliski svari — tie attēlo mijiedarbības spēku, biežumu vai intensitāti — un kuru struktūra mainās laika gaitā. Tā apvieno laika mainīgo perspektīvu, ko sniedz laika tīklu analīze, ar svērto grafu metrikas kvantitatīvo precizitāti, atklājot ne tikai to, kad savienojumi pastāv, bet arī cik spēcīgi tie ir katrā mirklī.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Avoti

  1. Holme, P. & Saramaki, J. (2012). Temporal networks. Physics Reports, 519(3), 97–125. DOI: 10.1016/j.physrep.2012.03.001
  2. 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

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Temporal Network Analysis (Time-Varying Weighted Graph Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/network-analysis/weighted-temporal-network-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
ScholarGateWeighted Temporal Network Analysis (Weighted Temporal Network Analysis (Time-Varying Weighted Graph Analysis)). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/network-analysis/weighted-temporal-network-analysis · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026