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→特征向量中心性 Eigenvector centrality'
==特征向量中心性 Eigenvector centrality'==
==特征向量中心性 Eigenvector centrality==
特征向量中心性（也称为特征中心性）是对网络中节点影响的一种度量。它将相对得分分配给网络中的所有节点，这是基于这样一个概念: 连接得分高的节点比连接得分低的节点对得分贡献更大。<ref>{{cite journal|title = The mathematics of networks|url = http://www-personal.umich.edu/~mejn/papers/palgrave.pdf|author = M. E. J. Newman|accessdate = 2006-11-09}}</ref><ref name="Christian F. A. Negre, Uriel N. Morzan, Heidi P. Hendrickson, Rhitankar Pal, George P. Lisi, J. Patrick Loria, Ivan Rivalta, Junming Ho, Victor S. Batista. 2018 E12201--E12208"/>谷歌的网页排名和卡兹中心性是特征向量中心性的变体。<ref name="ams">{{Cite web | url=http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-pagerank | title=American Mathematical Society}}</ref>
特征向量中心性（也称为特征中心性）是对网络中节点影响的一种度量。它将相对得分分配给网络中的所有节点，这是基于这样一个概念: 连接得分高的节点比连接得分低的节点对得分贡献更大。<ref>{{cite journal|title = The mathematics of networks|url = http://www-personal.umich.edu/~mejn/papers/palgrave.pdf|author = M. E. J. Newman|accessdate = 2006-11-09}}</ref><ref name="Christian F. A. Negre, Uriel N. Morzan, Heidi P. Hendrickson, Rhitankar Pal, George P. Lisi, J. Patrick Loria, Ivan Rivalta, Junming Ho, Victor S. Batista. 2018 E12201--E12208"/>谷歌的网页排名和卡兹中心性是特征向量中心性的变体。<ref name="ams">{{Cite web | url=http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-pagerank | title=American Mathematical Society}}</ref>
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==使用[[邻接矩阵]]发现特征向量中心性 Eigenvector centrality==
==使用[[邻接矩阵]]发现特征向量中心性 Eigenvector centrality==