Machine learningNetwork science

Detección dinámica de comunidades

La detección dinámica de comunidades identifica grupos de nodos densamente conectados en redes que evolucionan con el tiempo, rastreando cómo las comunidades se forman, fusionan, dividen y disuelven a través de instantáneas temporales. Desarrollada para extender la optimización de la modularidad estática a estructuras variables en el tiempo, se utiliza ampliamente en la investigación de redes sociales, biológicas y de comunicación.

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Fuentes

  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. 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/es/network-analysis/dynamic-community-detection

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ScholarGateDynamic Community Detection (Dynamic Community Detection in Evolving Networks). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/network-analysis/dynamic-community-detection · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026