Temporal PageRank
Temporal PageRank utökar den klassiska PageRank-algoritmen till tidsutvecklande nätverk genom att införliva interaktionernas aktualitet och ordning. Kanter viktas med en avklingningsfunktion så att nya kontakter bidrar mer till en nods poäng än gamla. Resultatet är en dynamisk betydelserankning som fångar vem som är inflytelserik just nu, snarare än över nätverkets hela historia.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- 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), Part II, LNCS 9852, pp. 674–689. Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-46227-1_42 ↗
- Lerman, K. & Ghosh, R. (2010). Information Contagion: An Empirical Study of the Spread of News on Digg and Twitter Social Networks. In Proceedings of the Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM), pp. 90–97. AAAI Press. link ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Temporal PageRank (Time-Aware Node Importance Ranking in Temporal Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/sv/network-analysis/temporal-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.
- Directed PageRankNätverksanalys↔ compare
- NätverksdiffusionsanalysNätverksanalys↔ compare
- Temporal mellanliggande centralitetNätverksanalys↔ compare
- Temporal Community DetectionNätverksanalys↔ compare
- Temporal Eigenvector CentralityNätverksanalys↔ compare
- Temporal Social Network AnalysisNätverksanalys↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →