特徵向量中心性

在圖論中 ， 特徵向量中心性 ( eigenvector centrality ) 是測量節點對網絡影響的一種方式 。 針對連接數相同的節點 ， 相鄰節點分數更高的節點會比相鄰節點分數更低的節點分數高 ， 依據此原則給所有節點分配對應的分數 。 特徵向量得分較高意味着該節點與許多自身得分較高的節點相連接 。 谷歌的PageRank和Katz中心性是特徵向量中心性的變體 。