Исследование ранжирования в темпоральных сетях

Боковая панель статьи

PDF
Опубликован: окт 24, 2025
Ключевые слова:
сложные сети, темпоральные сети, ранжирование, метрики центральности complex networks, temporal networks, ranking, centrality metrics

Основное содержимое статьи

М. А. Киселев
Государственный университет «Дубна», Дубна, Московская область
Т. Б. Прогулова
Государственный университет «Дубна», Дубна, Московская область

Аннотация

Работа посвящена исследованию ранжирования во время-зависимых сетях. В работе проведен обзор типов и классов сетей, а также основных метрик центральностей, подходов к ранжированию и алгоритмов ранжирования. В рамках сетей Бианкони-Барабаси изучалась корреляция внутренней пригодности узлов, влияющей на эволюцию сети, и результатов ранжирования. В работе сформулированы выводы касательно взаимозаменяемости некоторых центральностей и целесообразности использования конкретных центральностей и подходов к ранжированию. Разработанное программное обеспечение может быть использовано для расширения и углубления исследований ранжирования в сложных сетях.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Киселев, М.А. и Прогулова, Т.Б. 2025. Исследование ранжирования в темпоральных сетях. Системный анализ в науке и образовании. 3 (окт. 2025), 17–32.
Выпуск
№ 3 (2025)
Раздел
Моделирование и анализ данных
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Библиографические ссылки

Barabasi Albert-Laslo. Network Science by Albert-László Barabási. URL: http://networksciencebook.com/ (дата обращения 7.06.2025).

Ranking in evolving complex networks / H. Liao, M. S. Mariani, M. Medo [et al.] // Physics Reports. 2017. Vol. 689. Pp. 1–54.

Park J., Newman M. E. A network-based ranking system for US college football // arXive.org e-Print archive. arXiv: physics/0505169.

Time-aware ranking in dynamic citation networks / R. Ghosh, T.-T. Kuo, C.-N. Hsu [et al.] // 2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining Workshops. Vancouver, 2011. DOI: 10.1109/ICDMW.2011.183.

Kendall M. A New Measure of Rank Correlation // Biometrica. 1938. Vol. 30, Iss. 1-2. Pp. 81-93.

Lescovec J. SNAP: Network datasets: email-Eu-core temporal network // Stanford University : [web site]. URL: https://snap.stanford.edu/data/email-Eu-core-temporal.html (дата обращения 04.02.2025).

Ranking-in-complex-networks: [repository] // GitHub: [web platform]. – GitHub, Inc., 2025. – URL: https://github.com/MaiqLiar/Ranking-in-temporal-networks.