Machine learningNetwork science

ניתוח מודולריות מכוונת

ניתוח מודולריות מכוונת מרחיב את מסגרת המודולריות הקלאסית של ניומן-גירבן לגרפים מכוונים, שבהם לקשתות יש מקור ויעד. פורמליזציה על ידי לייט וניומן בשנת 2008, הוא מחלק צמתים לקהילות על ידי מקסום ציון מודולריות שלוקח בחשבון את דרגת הכניסה ודרגת היציאה הנפרדות של כל צומת במודל האפס, מה שהופך אותו לגישה הסטנדרטית לזיהוי קהילות ברשתות ציטוטים, זרימות מידע ונתונים יחסים אסימטריים אחרים.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  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. Newman, M. E. J., & Girvan, M. (2004). Finding and evaluating community structure in networks. Physical Review E, 69(2), 026113. DOI: 10.1103/PhysRevE.69.026113

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Modularity Analysis (Leicht-Newman Directed Community Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/he/network-analysis/directed-modularity-analysis

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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateDirected Modularity Analysis (Directed Modularity Analysis (Leicht-Newman Directed Community Detection)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/network-analysis/directed-modularity-analysis · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026