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- In graph theory, eigenvector centrality (also called eigencentrality or prestige score) is a measure of the influence of a node in a network. Relative scores are assigned to all nodes in the network based on the concept that connections to high-scoring nodes contribute more to the score of the node in question than equal connections to low-scoring nodes. A high eigenvector score means that a node is connected to many nodes who themselves have high scores. Google's PageRank and the Katz centrality are variants of the eigenvector centrality. (en)
- En análisis de redes sociales, la centralidad de vector propio (en inglés, eigenvector centrality), también llamado prestigio de rango o prestigio de estatus, es una medida de centralidad utilizada para cuantificar el nivel de influencia, prestigio o estatus de un nodo o actor en un grafo o red social. Corresponde al principal vector propio de la matriz de adyacencia del grafo analizado. Intuitivamente, los nodos o actores que poseen un valor alto de esta medida de centralidad están conectados a otros nodos que a su vez son muy relevantes, en el sentido de la misma medida, o bien a muchos otros nodos, quizás menos relevantes. Por el contrario, los nodos conectados a otros nodos periféricos o poco relevantes, tendrán una baja centralidad de vector propio. Por lo tanto, los actores con un alto valor para esta medida son buenos candidatos para difundir información, divulgar rumores o enfermedades, etc. Los nodos más centrales en este sentido corresponden a centros de grandes grupos cohesivos. En general habrá varios valores propios para los cuales existe una solución de vector propio. Sin embargo, debido al teorema de Perron-Frobenius, el requerimiento adicional de que las entradas de los vectores propios sean positivos implica que sólo los mayores valores propios conduzcan a la medida de centralidad deseada. El método de las potencias es uno de los muchos algoritmos existentes para calcular el valor propio que puede ser utilizado para encontrar el vector propio dominante. Además, este puede generalizarse tal que las entradas en la matriz de adyacencia puedan ser números reales representrando fuerzas de conexión, como en una matriz estocástica. Esta medida es, junto a la centralidad de grado, de cercanía y de intermediación, una de las cuatro medidas de centralidad tradicionales. La centralidad de vector propio es una medida radial de volumen, por lo que algunos autores la consideran una generalización de la centralidad de grado. En realidad, mientras que en la centralidad de grado cada nodo contribuye lo mismo al grado de un nodo de la red, en este caso los nodos y sus conexiones contribuyen de forma diferente. A su vez, al considerar también de alguna manera los caminos dentro de la red, otros autores la consideran un tipo de índices de prestigio, variantes de la centralidad de cercanía. (es)
- 在图论中，特征向量中心性(eigenvector centrality)是测量节点对网络影响的一种方式。针对连接数相同的节点，相邻节点分数更高的节点会比相邻节点分数更低的节点分数高，依据此原则给所有节点分配对应的分数。特征向量得分较高意味着该节点与许多自身得分较高的节点相连接。 谷歌的PageRank和是特征向量中心性的变体。 (zh)
- Степень влиятельности — это мера влияния узла в сети. Относительные величины показателя назначаются всем узлам на основе концепции, что связь с узлом высокой степени влиятельности вкладывает больше в показатель рассматриваемого узла, чем аналогичная связь с узлом низкой степени влиятельности. Высокая степень влиятельности означает, что узел связан со многими узлами, имеющими высокие степени влиятельности. Показатель PageRank компании Google и центральность по Кацу являются вариантами степени влиятельности. (ru)
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- In graph theory, eigenvector centrality (also called eigencentrality or prestige score) is a measure of the influence of a node in a network. Relative scores are assigned to all nodes in the network based on the concept that connections to high-scoring nodes contribute more to the score of the node in question than equal connections to low-scoring nodes. A high eigenvector score means that a node is connected to many nodes who themselves have high scores. Google's PageRank and the Katz centrality are variants of the eigenvector centrality. (en)
- 在图论中，特征向量中心性(eigenvector centrality)是测量节点对网络影响的一种方式。针对连接数相同的节点，相邻节点分数更高的节点会比相邻节点分数更低的节点分数高，依据此原则给所有节点分配对应的分数。特征向量得分较高意味着该节点与许多自身得分较高的节点相连接。 谷歌的PageRank和是特征向量中心性的变体。 (zh)
- Степень влиятельности — это мера влияния узла в сети. Относительные величины показателя назначаются всем узлам на основе концепции, что связь с узлом высокой степени влиятельности вкладывает больше в показатель рассматриваемого узла, чем аналогичная связь с узлом низкой степени влиятельности. Высокая степень влиятельности означает, что узел связан со многими узлами, имеющими высокие степени влиятельности. Показатель PageRank компании Google и центральность по Кацу являются вариантами степени влиятельности. (ru)
- En análisis de redes sociales, la centralidad de vector propio (en inglés, eigenvector centrality), también llamado prestigio de rango o prestigio de estatus, es una medida de centralidad utilizada para cuantificar el nivel de influencia, prestigio o estatus de un nodo o actor en un grafo o red social. Corresponde al principal vector propio de la matriz de adyacencia del grafo analizado. (es)
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