ScholarGate
Ассистент
Machine learningNetwork science

Взвешенная центральность по близости

Взвешенная центральность по близости расширяет классическую меру близости для сетей, где ребра несут числовые веса — такие как частота, сила или стоимость — путем включения этих весов в расстояния кратчайших путей. Узлы, которые могут быстро достичь других по сильным или эффективным связям, получают более высокие оценки, что делает этот показатель более информативным о потенциале распространения информации, чем его бинарный аналог.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  1. 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
  2. Brandes, U. (2001). A faster algorithm for betweenness centrality. Journal of Mathematical Sociology, 25(2), 163–177. DOI: 10.1080/0022250X.2001.9990249

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Closeness Centrality (Opsahl Generalized Closeness). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/network-analysis/weighted-closeness-centrality

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateWeighted Closeness Centrality (Weighted Closeness Centrality (Opsahl Generalized Closeness)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/network-analysis/weighted-closeness-centrality · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026