Часовий PageRank
Часовий PageRank розширює класичний алгоритм PageRank для мереж, що еволюціонують у часі, враховуючи актуальність та порядок взаємодій. Ребра зважуються за допомогою функції затухання, так що недавні контакти роблять більший внесок в оцінку вузла, ніж старі. Результатом є динамічний рейтинг важливості, який відображає, хто є впливовим саме зараз, а не за всю історію мережі.
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), 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Temporal PageRank (Time-Aware Node Importance Ranking in Temporal Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Спрямований PageRankМережевий аналіз↔ compare
- Аналіз поширення в мережіМережевий аналіз↔ compare
- Темпоральна центральність посередництваМережевий аналіз↔ compare
- Виявлення часових спільнотМережевий аналіз↔ compare
- Часова центральність за власним векторомМережевий аналіз↔ compare
- Чальнісний аналіз соціальних мережМережевий аналіз↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →