Machine learningNetwork science

Detección de comunidades ponderadas

La detección de comunidades ponderadas identifica grupos densamente conectados — comunidades — en redes donde las aristas (enlaces) transportan fortalezas numéricas (ponderaciones). Al incorporar las ponderaciones de las aristas en la función de modularidad, revela una estructura que la simple adyacencia binaria pasaría por alto: dos nodos conectados por un enlace fuerte se tratan como más similares que dos nodos unidos por uno débil. El algoritmo de Louvain es la implementación práctica dominante.

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Fuentes

  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

Cómo citar esta página

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

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Citado por

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