Machine learningNetwork science
动态紧密中心性
动态紧密中心性(Dynamic closeness centrality)通过计算最短的时间尊重路径(即按时间顺序遍历边的路径),并对所有时间窗口内的逆距离进行平均,将经典紧密中心性扩展到时间网络。它揭示了在不断演变的网络中哪些节点能够最有效地被触达,追踪了随着连接随时间出现和消失,节点中心性如何起伏变化。
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来源
- 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 ↗
如何引用本页
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Closeness Centrality in Temporal Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/network-analysis/dynamic-closeness-centrality
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