# Eigenvector Centrality グラフ理論におけるノード中心性指標。各ノードの centrality スコアを「自身の近傍の centrality の総和に比例」として再帰的に定義し、隣接行列の主固有ベクトルとして計算する。Degree centrality(辺数のみ)や Betweenness centrality(最短経路上の通過頻度)に比べ、「多くのノードから到達されうる」性質を反映する。 [[@2025__FASE__VOCE - A Virtual On-Call Engineer for Automated Alert Incident Analysis Using a Large Language Model|VOCE(Chen+ FASE2025)]] では、fault propagation graph 上で originating alert を含む source を推定するために採用。「辺方向に辿って多くの source から到達されうる」 source が originating anomaly を含む可能性が高いと仮定し、最高 centrality を持つ source の代表 alert を返す。Negre+(PNAS 2018)の応用版を引用[34]。 ## 関連 - ソース: [[@2025__FASE__VOCE - A Virtual On-Call Engineer for Automated Alert Incident Analysis Using a Large Language Model]] §4.5 - 関連: Degree / Betweenness / Closeness centrality(類縁指標)