Detekce komunit — Shlukování grafů v sítích
Detekce komunit je rodina algoritmů pro rozdělování grafů, které objevují hustě propojené podskupiny — komunity — v rámci sítě. Tato oblast, poprvé formalizovaná pomocí míry modularity Girvanem a Newmanem (2002), se rychle rozvíjela s Louvainovou metodou (Blondel et al., 2008), vylepšením Leiden (Traag et al., 2019) a informačně-teoretickým přístupem Infomap. Všechny varianty odpovídají na stejnou otázku: které uzly se shlukují těsněji mezi sebou než se zbytkem sítě?
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
Zdroje
- Blondel, V.D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R. & Lefebvre, E. (2008). Fast Unfolding of Communities in Large Networks. Journal of Statistical Mechanics, 2008(10), P10008. DOI: 10.1088/1742-5468/2008/10/P10008 ↗
- Traag, V.A., Waltman, L. & van Eck, N.J. (2019). From Louvain to Leiden: Guaranteeing Well-Connected Communities. Scientific Reports, 9, 5233. link ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Community Detection (Louvain, Girvan-Newman, Leiden, Infomap). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/network-analysis/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.
- Analýza centralityAnalýza sítí↔ compare
- Model náhodných grafů (ERGM / p*)Analýza sítí↔ compare
- Hierarchické shlukováníStrojové učení↔ compare
- Modely síťové difúzeAnalýza sítí↔ compare
- Stochastický blokový modelAnalýza sítí↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →