Dynamic PageRank
Dynamic PageRank rozszerza klasyczny algorytm PageRank na sieci, których krawędzie niosą znaczniki czasu, przypisując oceny ważności, które ewoluują w czasie. Poprzez dyskontowanie starszych linków i podkreślanie niedawnych połączeń, identyfikuje węzły, które są wpływowe w określonych momentach, a nie w całej historii sieci, co czyni go dobrze dopasowanym do archiwów internetowych, strumieni cytowań, kaskad w mediach społecznościowych i każdej dziedziny, w której liczy się aktualność linków.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- Rozenshtein, P., & Gionis, A. (2016). Temporal PageRank. In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), Lecture Notes in Computer Science, 9853, 674–689. Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-46227-1_42 ↗
- Berberich, K., Vazirgiannis, M., & Weikum, G. (2007). Time-aware authority ranking. Internet Mathematics, 3(4), 407–429. link ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic PageRank (Temporal Extension of the PageRank Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/network-analysis/dynamic-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.
- Centralność pośrednictwaAnaliza sieci↔ compare
- Centralność stopniaAnaliza sieci↔ compare
- Dynamiczne wykrywanie społecznościAnaliza sieci↔ compare
- Centralność wektorowaAnaliza sieci↔ compare
- Detekcja społeczności w czasieAnaliza sieci↔ compare
- Analiza sieci czasowychAnaliza sieci↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →