ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Dynamisk fællesskabsdetektion

Dynamisk fællesskabsdetektion identificerer grupper af tæt forbundne knudepunkter i netværk, der udvikler sig over tid, og sporer, hvordan fællesskaber dannes, smelter sammen, splittes og opløses på tværs af tidsmæssige snapshots. Udviklet til at udvide statisk modularitetsoptimering til tidsvarierende strukturer, bruges det bredt inden for forskning i sociale, biologiske og kommunikationsnetværk.

Åbn i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

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

+1 more

Kilder

  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. Fortunato, S., & Hric, D. (2016). Community detection in networks: A user guide. Physics Reports, 659, 1–44. DOI: 10.1016/j.physrep.2016.09.002

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Community Detection in Evolving Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/da/network-analysis/dynamic-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

Refereret af

ScholarGateDynamic Community Detection (Dynamic Community Detection in Evolving Networks). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/network-analysis/dynamic-community-detection · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026