การเป็นศูนย์กลางแบบใกล้ชิดพลวัต
การเป็นศูนย์กลางแบบใกล้ชิดพลวัต (Dynamic closeness centrality) เป็นการขยายแนวคิดการเป็นศูนย์กลางแบบใกล้ชิดแบบดั้งเดิมไปสู่เครือข่ายเชิงเวลา โดยคำนวณเส้นทางที่สั้นที่สุดที่เคารพเวลา (time-respecting paths) ซึ่งเป็นเส้นทางที่เดินทางผ่านขอบตามลำดับเวลา และหาค่าเฉลี่ยของส่วนกลับของระยะทางตลอดช่วงเวลาทั้งหมด วิธีนี้เผยให้เห็นว่าโหนดใดสามารถเข้าถึงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุดภายในเครือข่ายที่กำลังพัฒนา โดยติดตามว่าการเป็นศูนย์กลางของโหนดเพิ่มขึ้นและลดลงอย่างไรเมื่อการเชื่อมต่อปรากฏและหายไปตามกาลเวลา
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Tang, J., Musolesi, M., Mascolo, C., Latora, V. & Nicosia, V. (2010). Analysing information flows and key mediators through temporal centrality metrics. Proceedings of the 3rd Workshop on Social Network Systems (SNS '10). ACM. DOI: 10.1145/1852658.1852661 ↗
- Holme, P. & Saramäki, J. (2012). Temporal networks. Physics Reports, 519(3), 97–125. DOI: 10.1016/j.physrep.2012.03.001 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Closeness Centrality in Temporal Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/th/network-analysis/dynamic-closeness-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.
- ค่าความเป็นจุดศูนย์กลางระหว่างจุด (Betweenness Centrality)การวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare
- ค่ากลางของความใกล้ชิด (Closeness Centrality)การวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare
- Dynamic Degree Centralityการวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare
- การตรวจจับชุมชนเชิงเวลาการวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare
- การวิเคราะห์เครือข่ายสังคมเชิงเวลาการวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare