PageRank Thời gian
PageRank Thời gian mở rộng thuật toán PageRank cổ điển cho các mạng lưới tiến hóa theo thời gian bằng cách kết hợp tính gần đây và thứ tự của các tương tác. Các cạnh được gán trọng số bằng một hàm suy giảm để các tiếp xúc gần đây đóng góp nhiều hơn vào điểm số của một nút so với các tiếp xúc cũ. Kết quả là một bảng xếp hạng tầm quan trọng động nắm bắt được ai có ảnh hưởng ngay bây giờ, thay vì trong toàn bộ lịch sử của mạng lưới.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Temporal PageRank (Time-Aware Node Importance Ranking in Temporal Networks). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- PageRank HướngPhân tích mạng lưới↔ compare
- Phân tích khuếch tán mạng lướiPhân tích mạng lưới↔ compare
- Độ trung tâm giữa hai điểm theo thời gian (Temporal Betweenness Centrality)Phân tích mạng lưới↔ compare
- Phát hiện cộng đồng theo thời gianPhân tích mạng lưới↔ compare
- Tính trung tâm eigenvector thời gianPhân tích mạng lưới↔ compare
- Phân tích mạng xã hội theo thời gianPhân tích mạng lưới↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →