Machine learningNetwork science

Időtartam-közösségdetektálás

Az időtartam-közösségdetektálás olyan hálózatokban azonosít koherens csoportokat (közösségeket), amelyek szerkezete az idő múlásával változik. Az egyes időpillanatokat hálózati rétegként kezelve és a szomszédos rétegeket összekapcsolva feltárja, hogyan alakulnak, egyesülnek, szakadnak szét, növekednek vagy oldódnak fel a közösségek – egy sor statikus pillanatfelvételt a csoportfejlődés folyamatos narratívájává alakítva.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

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

+12 more

Források

  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. Rossetti, G., & Cazabet, R. (2018). Community discovery in dynamic networks: A survey. ACM Computing Surveys, 51(2), 1–37. DOI: 10.1145/3172867

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Temporal Community Detection in Dynamic Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/network-analysis/temporal-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.

Compare side by side

Hivatkozik rá

ScholarGateTemporal Community Detection (Temporal Community Detection in Dynamic Networks). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/network-analysis/temporal-community-detection · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026