LinkRankCentrality

LinkRankCentrality[g,α]

グラフ g 中の重みが α である辺のリンクランク中心性を与える．

LinkRankCentrality[g,α,β]

重み α と初期頂点のページランク中心性 β を使って，リンクランク中心性を与える．

LinkRankCentrality[{vw,…},…]

規則 vw を使ってグラフ g を指定する．

詳細とオプション

  • リンクランク中心性は，人がWebグラフの特定のリンクをランダムに辿る尤度を表す．
  • リンクランクは，頂点間のリンクの重要度を測る方法である．
  • ある辺のリンクランク中心性は，ソースである頂点のページランク中心性を頂点の出次数で割ったものである．
  • β がスカラーの場合は，{β,β,…}を意味するものと解釈される．
  • LinkRankCentrality[g,α]はLinkRankCentrality[g,α,1/VertexCount[g]]と等価である．
  • リンクランク中心性は正規化されている．
  • オプションWorkingPrecision->p を使って，内部計算に使われる精度を制御することができる．
  • LinkRankCentralityは，無向グラフ，有向グラフ，多重グラフ，混合グラフに使うことができる．

例題

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例  (2)

リンクランク中心性を計算する：

ハイライトする：

ランダムなサーファーがリンクを辿る確率を求める：

最も目立つリンクを先頭にして，Webリンクをランク付けする：

スコープ  (7)

LinkRankCentralityは，無向グラフに使うことができる：

有向グラフに使う：

多重グラフ：

混合グラフ：

規則を使ってグラフを指定する：

デフォルトではない初期中心性：

LinkRankCentralityは大きいグラフに使うことができる：

オプション  (3)

WorkingPrecision  (3)

デフォルトで，LinkRankCentralityは機械精度計算を使って中心性を求める：

より高い作業精度を指定する：

無限の作業精度は厳密計算に相当する：

アプリケーション  (2)

CycleGraphについてのリンクランク中心性をハイライトする：

GridGraph：

CompleteKaryTree：

PathGraph：

ランダムサーファーがそのリンクを辿る尤度に基づいて，Webサイトのリンクをランク付けする：

特性と関係  (2)

LinkRankCentralityはPageRankCentralityを使って求めることができる：

EdgeIndexを使って特定の頂点の中心性を得る：

Wolfram Research (2014), LinkRankCentrality, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/LinkRankCentrality.html （2015年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2014), LinkRankCentrality, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/LinkRankCentrality.html （2015年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2014. "LinkRankCentrality." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2015. https://reference.wolfram.com/language/ref/LinkRankCentrality.html.

APA

Wolfram Language. (2014). LinkRankCentrality. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/LinkRankCentrality.html

BibTeX

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BibLaTeX

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