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?
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Fuentes
- 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 ↗
- 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
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