Machine learningNetwork science

Analiza difuziei în rețele direcționate

Analiza difuziei în rețele direcționate studiază modul în care informația, bolile, comportamentele sau influența se răspândesc printr-o rețea în care muchiile au o direcție — ceea ce înseamnă că transmiterea se realizează într-un singur sens de-a lungul fiecărei legături. Aceasta combină reprezentările din teoria grafurilor cu modele stocastice de răspândire, cum ar fi cascada independentă (independent cascade), pragul liniar (linear threshold) sau SIR/SIS, și este esențială pentru maximizarea influenței, prognoza epidemiilor și cercetarea propagării informației.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

Surse

  1. Kempe, D., Kleinberg, J., & Tardos, E. (2003). Maximizing the spread of influence through a social network. Proceedings of the 9th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 137–146. DOI: 10.1145/956750.956769
  2. Pastor-Satorras, R., Castellano, C., Van Mieghem, P., & Vespignani, A. (2015). Epidemic processes in complex networks. Reviews of Modern Physics, 87(3), 925–979. DOI: 10.1103/RevModPhys.87.925

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Network Diffusion Analysis (Influence and Spreading Processes on Directed Graphs). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/network-analysis/directed-network-diffusion-analysis

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
ScholarGateDirected Network Diffusion Analysis (Directed Network Diffusion Analysis (Influence and Spreading Processes on Directed Graphs)). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/network-analysis/directed-network-diffusion-analysis · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026