ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Vekting av mellomliggende sentralitet

Vekting av mellomliggende sentralitet utvider Freemans mellomliggende mål til kant-vektede grafer ved å rute korteste stier gjennom en justerbar transformasjon av kantvektene. Noder som ligger på mange korteste stier med høy verdi, får høye poengsummer, og identifiserer meglere og broer i sosiale, biologiske og informasjonsnettverk der båndstyrke betyr noe.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

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

+1 more

Kilder

  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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Betweenness Centrality (Geodesic Path-Count on Edge-Weighted Graphs). ScholarGate. https://scholargate.app/no/network-analysis/weighted-betweenness-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.

Compare side by side

Referert av

ScholarGateWeighted Betweenness Centrality (Weighted Betweenness Centrality (Geodesic Path-Count on Edge-Weighted Graphs)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/network-analysis/weighted-betweenness-centrality · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026