ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Vægtet fællesskabsdetektion

Vægtet fællesskabsdetektion identificerer tæt forbundne grupper – fællesskaber – i netværk, hvor kanter bærer numeriske styrker (vægte). Ved at inkorporere kantvægte i modularitetsfunktionen afslører den struktur, som binær adjacens alene ville overse: to knudepunkter forbundet af et stærkt bånd behandles som mere ens end to knudepunkter forbundet af et svagt. Louvain-algoritmen er den dominerende praktiske implementering.

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.

+2 more

Kilder

  1. 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
  2. Newman, M. E. J. (2004). Analysis of weighted networks. Physical Review E, 70(5), 056131. DOI: 10.1103/PhysRevE.70.056131

Sådan citerer du denne side

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

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