ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Dynamisk modularitetsanalyse

Dynamisk modularitetsanalyse udvider det klassiske modularitetsrammeværk til netværk, der udvikler sig over tid, idet den detekterer fællesskaber på tværs af en sekvens af netværkssnapsots, samtidig med at den straffer unødvendige fællesskabsændringer mellem tidstrin. Den identificerer sammenhængende grupper og sporer, hvordan de dannes, smelter sammen, splittes eller opløses, hvilket giver forskere et principielt overblik over strukturelle ændringer i longitudinelle netværksdata.

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.

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. 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

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Modularity Analysis (Temporal Community Structure Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/da/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)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/network-analysis/dynamic-modularity-analysis · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026