Взвешенная центральность по собственному вектору
Взвешенная центральность по собственному вектору расширяет классическую меру центральности по собственному вектору для графов, где ребра несут числовые веса, оценивая каждый узел пропорционально сумме оценок его соседей, умноженных на веса соединяющих ребер. Узлы получают высокую оценку не только за счет большого числа связей, но и за счет сильных связей с другими влиятельными узлами, что делает меру чувствительной одновременно к силе связи и положению в сети.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Eigenvector Centrality (Spectral Prestige in Weighted Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Центральность по степениСетевой анализ↔ compare
- Собственная центральностьСетевой анализ↔ compare
- Взвешенная центральность по посредничествуСетевой анализ↔ compare
- Взвешенная центральность по близостиСетевой анализ↔ compare
- Взвешенная степень центральностиСетевой анализ↔ compare
- Взвешенный PageRankСетевой анализ↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →