• 그래프이론,graph_theory . . . . 38 matches
       == centrality ==
       [[centrality]] =,centrality . centrality
       // not in kms as of [[Date(2022-11-14T01:13:48)]] => https://www.kms.or.kr/mathdict/list.html?key=ename&keyword=centrality
       대표적 측정법에는 연결정도중심성([[degree_centrality]])과 매개중심성([[betweenness_centrality]])이 있다.
       다양한 측정법이 있으며 두 가지 - [[closeness_centrality]] and [[betweenness_centrality]]가 가장 많이 사용된다.[* http://www.incodom.kr/Betweenness_Centrality]
        * 내향중심성 in-centrality - ex. 연예인, 정치인처럼 가만히 있어도 주변에 사람이 몰리는. Prestige.
        * 외향중심성 out-centrality - ex. 스스로 많은 사람들과 연결하고자 노력하는. Socialite.
       http://www.incodom.kr/Centrality
       WpEn:Centrality
       === degree centrality ===
       [[degree_centrality]] =,degree_centrality . degree_centrality
       연결정도중심성[* http://www.incodom.kr/Centrality]
       가장 간단한 (centrality?) 측정법.
       WtEn:degree_centrality x 2023-08-20
       http://www.incodom.kr/Degree_Centrality
       === closeness = closeness centrality ===
       [[closeness]] = [[closeness_centrality]]
       http://www.incodom.kr/Closeness_Centrality
       [[WpEn:Centrality#Closeness_centrality]]
       [[WpEn:Closeness_centrality]]
• 네트워크과학,network_science . . . . 20 matches
       degree_centrality
        가장 먼저 살펴보는 centrality . 단순한데, 얼마나 많이 연결되어있는지를 측정하는 centrality에 불과.
        상황에 따라 indegree_centrality 와 outdegree_centrality 를 정의할 수도 있다.
       eigenvector_centrality
       Katz_centrality
        위 eigenvector_centrality 의 단점: directed_graph 에서 outdegree = 0이고 indegree > 0이어도 eigenvector_centrality 를 계산하면 0이 된다는 단점.
        Katz_centrality 의 단점을 해결.
       | divide by outdegree | PageRank | degree_centrality |
       | no division | Katz_centrality | eigenvector_centrality |
       | outdegree로 나눔 | PageRank | degree_centrality |
       | 나누지 않음 | Katz_centrality | eigenvector_centrality |
       authority_centrality , hub_centrality 를 정의함.
       closeness_centrality
       betweenness_centrality
• 네트워크과학,network_science,netsci . . . . 20 matches
       degree_centrality
        가장 먼저 살펴보는 centrality . 단순한데, 얼마나 많이 연결되어있는지를 측정하는 centrality에 불과.
        상황에 따라 indegree_centrality 와 outdegree_centrality 를 정의할 수도 있다.
       eigenvector_centrality
       Katz_centrality
        위 eigenvector_centrality 의 단점: directed_graph 에서 outdegree = 0이고 indegree > 0이어도 eigenvector_centrality 를 계산하면 0이 된다는 단점.
        Katz_centrality 의 단점을 해결.
       | divide by outdegree | PageRank | degree_centrality |
       | no division | Katz_centrality | eigenvector_centrality |
       | outdegree로 나눔 | PageRank | degree_centrality |
       | 나누지 않음 | Katz_centrality | eigenvector_centrality |
       authority_centrality , hub_centrality 를 정의함.
       closeness_centrality
       betweenness_centrality
• 네트워크,network . . . . 6 matches
       == centrality ==
       Srch:centrality
       === closeness centrality ===
       node $i$ 의 closeness centrality:
       === betweenness centrality ===
       === centrality distribution ===
• 네트워크분석,network_analysis . . . . 1 match
       == 노드 중요도(node centrality) 측정 ==
• 조화,harmony . . . . 1 match
       [[harmony_centrality]]

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