Machine learningNetwork science

Направленная центральность по собственному вектору

Направленная центральность по собственному вектору расширяет классическую центральность по собственному вектору на ориентированные графы, оценивая каждый узел в соответствии с центральностью узлов, которые указывают на него (входящее направление) или на которые он указывает (исходящее направление). Узел получает высокий балл не просто за счет наличия множества связей, а за счет связи с другими высокоцентральными узлами, что отражает асимметричное влияние в сетях цитирования, социальных иерархиях и информационных потоках.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  1. Bonacich, P. (1987). Power and centrality: A family of measures. American Journal of Sociology, 92(5), 1170–1182. DOI: 10.1086/228631
  2. Eigenvector centrality. Wikipedia. link

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Eigenvector Centrality (Asymmetric Influence Scoring on Directed Graphs). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/network-analysis/directed-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.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateDirected Eigenvector Centrality (Directed Eigenvector Centrality (Asymmetric Influence Scoring on Directed Graphs)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/network-analysis/directed-eigenvector-centrality · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026