ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Multilayer PageRank

Multilayer PageRank breidt de klassieke PageRank random-walk centraliteit uit naar netwerken die meerdere onderling verbonden lagen bevatten — zoals een sociaal netwerk waarin mensen gelijktijdig verbonden zijn via vriendschap, professionele banden en online platforms. Door een virtuele wandelaar zowel binnen als tussen lagen te laten springen, identificeert het algoritme knooppunten die invloedrijk zijn over de gehele meerlaagse structuur, en niet alleen binnen een enkele laag.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

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

Bronnen

  1. De Domenico, M., Sole-Ribalta, A., Omodei, E., Gomez, S., & Arenas, A. (2015). Ranking in interconnected multilayer networks reveals versatile nodes. Nature Communications, 6, 6868. DOI: 10.1038/ncomms7868
  2. Boccaletti, S., Bianconi, G., Criado, R., del Genio, C. I., Gomez-Gardenes, J., Romance, M., Sendina-Nadal, I., Wang, Z., & Zanin, M. (2014). The structure and dynamics of multilayer networks. Physics Reports, 544(1), 1–122. DOI: 10.1016/j.physrep.2014.07.001

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Multilayer PageRank (Centrality on Multiplex and Multilayer Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/network-analysis/multilayer-pagerank

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

Geciteerd door

ScholarGateMultilayer PageRank (Multilayer PageRank (Centrality on Multiplex and Multilayer Networks)). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/network-analysis/multilayer-pagerank · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026