Gewogen eigenvectorcentraliteit
Gewogen eigenvectorcentraliteit breidt de klassieke eigenvectorcentraliteitsmaat uit naar grafen waarin verbindingen numerieke gewichten dragen, en scoort elk knooppunt proportioneel aan de som van de scores van zijn buren vermenigvuldigd met de gewichten van de verbindende verbindingen. Knooppunten scoren niet alleen hoog door veel verbindingen te hebben, maar ook door sterk verbonden te zijn met andere invloedrijke knooppunten, waardoor de maat gevoelig is voor zowel de sterkte van de verbinding als de netwerkpositie tegelijkertijd.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Bonacich, P. (1987). Power and centrality: A family of measures. American Journal of Sociology, 92(5), 1170–1182. DOI: 10.1086/228631 ↗
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Eigenvector Centrality (Spectral Prestige in Weighted Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/network-analysis/weighted-eigenvector-centrality
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.
- GraadcentraliteitNetwerkanalyse↔ compare
- Eigenvector CentralityNetwerkanalyse↔ compare
- Gewogen tussenheidscentraliteitNetwerkanalyse↔ compare
- Gewogen Closeness CentralityNetwerkanalyse↔ compare
- Gewogen graadcentraliteitNetwerkanalyse↔ compare
- Gewogen PageRankNetwerkanalyse↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →