Динамічний PageRank
Динамічний PageRank розширює класичний алгоритм PageRank на мережі, ребра яких несуть часові мітки, призначаючи оцінки важливості, що еволюціонують з часом. Знецінюючи старіші посилання та наголошуючи на нещодавніх з'єднаннях, він ідентифікує вузли, які є впливовими в конкретні моменти, а не в історії всієї мережі, що робить його добре придатним для веб-архівів, потоків цитувань, каскадів у соціальних мережах та будь-якої галузі, де важлива давність посилання.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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), Lecture Notes in Computer Science, 9853, 674–689. Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-46227-1_42 ↗
- Berberich, K., Vazirgiannis, M., & Weikum, G. (2007). Time-aware authority ranking. Internet Mathematics, 3(4), 407–429. link ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic PageRank (Temporal Extension of the PageRank Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/network-analysis/dynamic-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.
- Центральність за посередництвомМережевий аналіз↔ compare
- Центральність за ступенемМережевий аналіз↔ compare
- Динамічне виявлення спільнотМережевий аналіз↔ compare
- Центральність власного вектораМережевий аналіз↔ compare
- Виявлення часових спільнотМережевий аналіз↔ compare
- Аналіз часових мережМережевий аналіз↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →