Machine learningNetwork science

Analýza dynamické modularity

Analýza dynamické modularity rozšiřuje klasický rámec modularity na sítě, které se vyvíjejí v čase, detekuje komunity napříč sekvencí snímků sítě a zároveň penalizuje zbytečné změny komunit mezi časovými kroky. Identifikuje kohezní skupiny a sleduje, jak se tvoří, slučují, dělí nebo rozpouštějí, čímž výzkumníkům poskytuje principální pohled na strukturální změny v longitudinálních síťových datech.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Zdroje

  1. Mucha, P. J., Richardson, T., Macon, K., Porter, M. A., & Onnela, J.-P. (2010). Community structure in time-dependent, multiscale, and multiplex networks. Science, 328(5980), 876–878. DOI: 10.1126/science.1184819
  2. Blondel, V. D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R., & Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2008(10), P10008. DOI: 10.1088/1742-5468/2008/10/P10008

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Modularity Analysis (Temporal Community Structure Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/network-analysis/dynamic-modularity-analysis

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
ScholarGateDynamic Modularity Analysis (Dynamic Modularity Analysis (Temporal Community Structure Detection)). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/network-analysis/dynamic-modularity-analysis · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026