ScholarGate
Asistente
Process / pipeline

Detección de Comunidades — Agrupamiento de Grafos en Redes

La detección de comunidades es una familia de algoritmos de partición de grafos que descubren subgrupos densamente conectados —comunidades— dentro de una red. Formalizado por primera vez mediante la medida de modularidad por Girvan y Newman (2002), el campo avanzó rápidamente con el método de Louvain (Blondel et al., 2008), el refinamiento de Leiden (Traag et al., 2019) y el enfoque de Infomap basado en la teoría de la información. Todas las variantes responden a la misma pregunta: ¿qué nodos se agrupan más estrechamente entre sí que con el resto de la red?

Abrir en MethodMindPróximamenteVídeoPróximamenteDownload slides

Leer el método completo

Solo para miembros

Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.

Iniciar sesión

Method map

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

+15 more

Fuentes

  1. Blondel, V.D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R. & Lefebvre, E. (2008). Fast Unfolding of Communities in Large Networks. Journal of Statistical Mechanics, 2008(10), P10008. DOI: 10.1088/1742-5468/2008/10/P10008
  2. Traag, V.A., Waltman, L. & van Eck, N.J. (2019). From Louvain to Leiden: Guaranteeing Well-Connected Communities. Scientific Reports, 9, 5233. link

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 1). Community Detection (Louvain, Girvan-Newman, Leiden, Infomap). ScholarGate. https://scholargate.app/es/network-analysis/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

Citado por

ScholarGateCommunity Detection (Community Detection (Louvain, Girvan-Newman, Leiden, Infomap)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/network-analysis/community-detection · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026