ScholarGate
Asystent
Machine learningNetwork science

Wielowarstwowy PageRank

Wielowarstwowy PageRank rozszerza klasyczną miarę centralności PageRank opartą na losowym spacerze na sieciach zawierających wiele wzajemnie połączonych warstw — takich jak sieć społecznościowa, w której ludzie są połączeni jednocześnie poprzez przyjaźń, więzi zawodowe i platformy internetowe. Umożliwiając wirtualnemu spacerowiczowi przeskakiwanie zarówno w obrębie warstw, jak i między nimi, algorytm identyfikuje węzły, które są wpływowe w całej strukturze wielowarstwowej, a nie tylko w pojedynczej warstwie.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Multilayer PageRank (Centrality on Multiplex and Multilayer Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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

Cytowana przez

ScholarGateMultilayer PageRank (Multilayer PageRank (Centrality on Multiplex and Multilayer Networks)). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/network-analysis/multilayer-pagerank · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026