ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Riktad egenvektorcentralitet

Riktad egenvektorcentralitet utvidgar den klassiska egenvektorcentraliteten till riktade grafer genom att poängsätta varje nod enligt centraliteten hos de noder som pekar på den (inriktning) eller som den pekar på (utriktning). En nod får en hög poäng inte bara genom att ha många kopplingar utan genom att vara kopplad till andra högt centrala noder, vilket fångar asymmetrisk påverkan i citatnätverk, sociala hierarkier och informationsflöden.

Öppna i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

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

Källor

  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

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Eigenvector Centrality (Asymmetric Influence Scoring on Directed Graphs). ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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

Refereras av

ScholarGateDirected Eigenvector Centrality (Directed Eigenvector Centrality (Asymmetric Influence Scoring on Directed Graphs)). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/network-analysis/directed-eigenvector-centrality · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026