Machine learningNetwork science

गत्यात्मक समुदाय संसूचन

गत्यात्मक समुदाय संसूचन उन नेटवर्कों में सघन रूप से जुड़े नोड्स के समूहों की पहचान करता है जो समय के साथ विकसित होते हैं, यह ट्रैक करते हुए कि समुदाय अस्थायी स्नैपशॉट में कैसे बनते हैं, विलीन होते हैं, विभाजित होते हैं और घुल जाते हैं। इसे स्थिर मॉड्यूलरिटी अनुकूलन को समय-भिन्न संरचनाओं तक विस्तारित करने के लिए विकसित किया गया था, और यह सामाजिक, जैविक और संचार नेटवर्क अनुसंधान में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

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स्रोत

  1. Mucha, P. J., Richardson, T., Macon, K., Porter, M. A., & Onnela, J.-P. (2010). Community structure in time-dependent, multiscale, and multiplex networks. Science, 328(5980), 876–878. DOI: 10.1126/science.1184819
  2. Fortunato, S., & Hric, D. (2016). Community detection in networks: A user guide. Physics Reports, 659, 1–44. DOI: 10.1016/j.physrep.2016.09.002

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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Community Detection in Evolving Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/network-analysis/dynamic-community-detection

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ScholarGateDynamic Community Detection (Dynamic Community Detection in Evolving Networks). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/network-analysis/dynamic-community-detection · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026