Machine learningNetwork science

การวิเคราะห์การแพร่กระจายในเครือข่ายแบบมีทิศทาง

การวิเคราะห์การแพร่กระจายในเครือข่ายแบบมีทิศทางเป็นการศึกษาว่าข้อมูล, โรค, พฤติกรรม, หรืออิทธิพลแพร่กระจายไปทั่วเครือข่ายอย่างไร โดยที่เส้นเชื่อม (edges) มีทิศทาง ซึ่งหมายความว่าการส่งผ่านจะไหลไปในทิศทางเดียวตามแต่ละลิงก์ การวิเคราะห์นี้รวมการนำเสนอแบบทฤษฎีกราฟเข้ากับแบบจำลองการแพร่กระจายเชิงสุ่ม เช่น independent cascade, linear threshold, หรือ SIR/SIS และเป็นหัวใจสำคัญของการเพิ่มอิทธิพลสูงสุด (influence maximization), การพยากรณ์การระบาด, และการวิจัยการแพร่กระจายข้อมูล

เปิดใน MethodMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

แหล่งอ้างอิง

  1. Kempe, D., Kleinberg, J., & Tardos, E. (2003). Maximizing the spread of influence through a social network. Proceedings of the 9th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 137–146. DOI: 10.1145/956750.956769
  2. Pastor-Satorras, R., Castellano, C., Van Mieghem, P., & Vespignani, A. (2015). Epidemic processes in complex networks. Reviews of Modern Physics, 87(3), 925–979. DOI: 10.1103/RevModPhys.87.925

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Network Diffusion Analysis (Influence and Spreading Processes on Directed Graphs). ScholarGate. https://scholargate.app/th/network-analysis/directed-network-diffusion-analysis

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
ScholarGateDirected Network Diffusion Analysis (Directed Network Diffusion Analysis (Influence and Spreading Processes on Directed Graphs)). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/network-analysis/directed-network-diffusion-analysis · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026