Detekcija zajednica — Grupiranje grafova u mrežama
Detekcija zajednica obitelj je algoritama za particioniranje grafova koji otkrivaju gusto povezane podskupine — zajednice — unutar mreže. Prvi put formalizirano mjerom modularnosti Girvana i Newmana (2002.), područje se brzo razvijalo metodom Louvain (Blondel et al., 2008.), Leidenovim poboljšanjem (Traag et al., 2019.) i informacijsko-teorijskim Infomap pristupom. Sve varijante odgovaraju na isto pitanje: koji se čvorovi međusobno čvršće grupiraju nego s ostatkom mreže?
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Community Detection (Louvain, Girvan-Newman, Leiden, Infomap). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Analiza centralnostiAnaliza mreža↔ compare
- Model eksponencijalnih slučajnih grafova (ERGM / p*)Analiza mreža↔ compare
- Hijerarhijsko grupiranjeStrojno učenje↔ compare
- Modeli mrežne difuzijeAnaliza mreža↔ compare
- Stochastic Block ModelAnaliza mreža↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →