Machine learningNetwork science

Détection dirigée de communautés

La détection dirigée de communautés identifie des groupes de nœuds densément interconnectés dans un réseau dirigé, en tenant compte de l'asymétrie des arêtes (par exemple, A suit B n'implique pas que B suit A). L'adaptation de critères de modularité ou basés sur le flux aux graphes dirigés révèle des clusters que les méthodes non dirigées manquent systématiquement, ce qui la rend essentielle pour les réseaux de citations, les graphes d'abonnés et les voies de régulation biologiques.

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Sources

  1. Leicht, E. A. & Newman, M. E. J. (2008). Community structure in directed networks. Physical Review Letters, 100(11), 118703. DOI: 10.1103/PhysRevLett.100.118703
  2. Rosvall, M. & Bergstrom, C. T. (2008). Maps of random walks on complex networks reveal community structure. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(4), 1118–1123. DOI: 10.1073/pnas.0706851105

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Community Detection in Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/network-analysis/directed-community-detection

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ScholarGateDirected Community Detection (Directed Community Detection in Networks). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/network-analysis/directed-community-detection · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026