ScholarGate
Асистент
Machine learningNetwork science

Насочена детекция на общности

Насочената детекция на общности идентифицира плътно взаимосвързани групи от възли в насочена мрежа, като отчита асиметрията на ребрата (напр. А следва Б не означава, че Б следва А). Адаптирането на критерии, базирани на модуларност или поток, към насочени графи разкрива клъстери, които ненасочените методи систематично пропускат, което я прави съществена за цитатни мрежи, графи на последователи и биологични регулаторни пътища.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+4 more

Източници

  1. Leicht, E. A. & Newman, M. E. J. (2008). Community structure in directed networks. Physical Review Letters, 100(11), 118703. DOI: 10.1103/PhysRevLett.100.118703
  2. Rosvall, M. & Bergstrom, C. T. (2008). Maps of random walks on complex networks reveal community structure. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(4), 1118–1123. DOI: 10.1073/pnas.0706851105

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Community Detection in Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/network-analysis/directed-community-detection

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateDirected Community Detection (Directed Community Detection in Networks). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/network-analysis/directed-community-detection · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026