เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| ความใกล้ชิดเชิงเวลา (Temporal Closeness Centrality)× | ค่ากลางของความใกล้ชิด (Closeness Centrality)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวิเคราะห์เครือข่าย | การวิเคราะห์เครือข่าย |
| ตระกูล | Machine learning | Machine learning |
| ปีกำเนิด≠ | 2011 | 1950 (formalized 1979) |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Pan, R. K. & Saramaki, J. | Bavelas, A.; formalized by Freeman, L. C. |
| ประเภท≠ | Centrality measure (temporal) | Node-level centrality index |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Pan, R. K., & Saramaki, J. (2011). Path lengths, correlations, and centrality in temporal networks. Physical Review E, 84(1), 016105. DOI ↗ | Freeman, L. C. (1979). Centrality in social networks: Conceptual clarification. Social Networks, 1(3), 215–239. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | time-varying closeness centrality, dynamic closeness centrality, TCC, temporal reachability-based centrality | closeness, farness-based centrality, geodesic closeness, normalized closeness centrality |
| ที่เกี่ยวข้อง | 6 | 6 |
| สรุป≠ | Temporal closeness centrality extends the classical closeness measure to time-varying networks by replacing static shortest paths with time-respecting (foremost) paths. It quantifies how quickly a node can reach all other nodes when interactions occur at specific moments in time, giving a more realistic picture of information flow, disease spread, and influence in dynamic systems. | Closeness centrality measures how quickly a node can reach all others in a network by computing the inverse of its average shortest-path distance to every other node. First described by Bavelas (1950) and formally unified by Freeman (1979), it identifies nodes that can spread information or resources efficiently across the entire graph — not merely nodes with many direct contacts. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|