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Katz中心性是特征向量中心性的变体。
利用邻接矩阵求特征向量中心性.给定一个节点集合为formula_1的图formula_2，定义其邻接矩阵为formula_3，当formul