Ważony Wskaźnik Centralności Wektorów Własnych
Ważony wskaźnik centralności wektorów własnych rozszerza klasyczny wskaźnik centralności wektorów własnych na grafy, w których krawędzie niosą wartości liczbowe, oceniając każdy węzeł proporcjonalnie do sumy wyników jego sąsiadów pomnożonych przez wagi łączących krawędzi. Węzły uzyskują wysokie wyniki nie tylko dzięki posiadaniu wielu połączeń, ale także dzięki silnym powiązaniom z innymi wpływowymi węzłami, co sprawia, że miara jest jednocześnie wrażliwa na siłę powiązań i pozycję w sieci.
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
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Eigenvector Centrality (Spectral Prestige in Weighted Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Centralność stopniaAnaliza sieci↔ compare
- Centralność wektorowaAnaliza sieci↔ compare
- Ważone centralności pośrednictwaAnaliza sieci↔ compare
- Centralność ważona według bliskościAnaliza sieci↔ compare
- Centralność ważona stopniaAnaliza sieci↔ compare
- Ważony PageRankAnaliza sieci↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →