Détection pondérée de communautés
La détection pondérée de communautés identifie des groupes densément connectés — des communautés — dans des réseaux où les arêtes portent des forces numériques (poids). En intégrant les poids des arêtes dans la fonction de modularité, elle révèle une structure que la seule adjacence binaire manquerait : deux nœuds connectés par un lien fort sont considérés comme plus similaires que deux nœuds liés par un lien faible. L'algorithme de Louvain est l'implémentation pratique dominante.
Lire la méthode complète
Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Sources
- 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 ↗
- Newman, M. E. J. (2004). Analysis of weighted networks. Physical Review E, 70(5), 056131. DOI: 10.1103/PhysRevE.70.056131 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Community Detection in Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/network-analysis/weighted-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.
- Détection de communautésAnalyse de réseaux↔ compare
- Analyse de modularitéAnalyse de réseaux↔ compare
- Analyse de réseaux multiplexAnalyse de réseaux↔ compare
- Analyse des réseaux sociauxAnalyse de réseaux↔ compare
- Analyse de modularité pondéréeAnalyse de réseaux↔ compare
- Analyse des réseaux sociaux pondérésAnalyse de réseaux↔ compare
Référencée par
Une erreur sur cette page ? Signalez-la ou proposez une correction →