Dynamische Community-Erkennung
Die dynamische Community-Erkennung identifiziert Gruppen von dicht verbundenen Knoten in Netzwerken, die sich im Laufe der Zeit entwickeln, und verfolgt, wie sich Communities über zeitliche Schnappschüsse hinweg bilden, zusammenführen, aufspalten und auflösen. Sie wurde entwickelt, um die statische Modulariätsoptimierung auf zeitlich veränderliche Strukturen zu erweitern und wird häufig in der Forschung zu sozialen, biologischen und Kommunikationsnetzwerken eingesetzt.
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Quellen
- 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 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Community Detection in Evolving Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/de/network-analysis/dynamic-community-detection
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- ModularitätsanalyseNetzwerkanalyse↔ compare
- Multilayer Community DetectionNetzwerkanalyse↔ compare
- Stochastic Block ModelNetzwerkanalyse↔ compare
- Zeitliche GemeinschaftserkennungNetzwerkanalyse↔ compare
- Zeitliche NetzwerkanalyseNetzwerkanalyse↔ compare
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