Динамический PageRank
Динамический PageRank расширяет классический алгоритм PageRank на сети, ребра которых несут временные метки, присваивая оценки важности, которые развиваются со временем. Дисконтируя старые ссылки и подчеркивая недавние связи, он идентифицирует узлы, которые влиятельны в определенные моменты, а не на протяжении всей истории сети, что делает его хорошо подходящим для веб-архивов, потоков цитирования, каскадов в социальных сетях и любой области, где важна свежесть ссылок.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic PageRank (Temporal Extension of the PageRank Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Центральность по посредничествуСетевой анализ↔ compare
- Центральность по степениСетевой анализ↔ compare
- Динамическое обнаружение сообществСетевой анализ↔ compare
- Собственная центральностьСетевой анализ↔ compare
- Выявление временных сообществСетевой анализ↔ compare
- Временной анализ сетейСетевой анализ↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →