זיהוי קהילות — אשכולות גרפים ברשתות
זיהוי קהילות (Community detection) הוא משפחה של אלגוריתמים לחלוקת גרפים, המגלים תת-קבוצות מחוברות בצפיפות — קהילות — בתוך רשת. התחום, שעוגן לראשונה באמצעות מדד המודולריות על ידי Girvan ו-Newman (2002), התקדם במהירות עם שיטת Louvain (Blondel et al., 2008), שיפור Leiden (Traag et al., 2019), וגישת Infomap המבוססת על תורת האינפורמציה. כל הווריאנטים עונים על אותה שאלה: אילו צמתים מתקבצים יחד בצורה הדוקה יותר בינם לבין עצמם מאשר עם שאר הרשת?
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Community Detection (Louvain, Girvan-Newman, Leiden, Infomap). ScholarGate. https://scholargate.app/he/network-analysis/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.
- ניתוח מרכזיותניתוח רשתות↔ compare
- מודל גרף אקראי מעריכי (ERGM / p*)ניתוח רשתות↔ compare
- אשכול היררכילמידת מכונה↔ compare
- מודלים של דיפוזיה ברשתניתוח רשתות↔ compare
- מודל הבלוקים הסטוכסטי (SBM)ניתוח רשתות↔ compare