ScholarGate
Asisten
Process / pipeline

Deteksi Komunitas — Pengelompokan Graf dalam Jaringan

Deteksi komunitas adalah keluarga algoritma partisi graf yang menemukan sub-kelompok yang terhubung erat — komunitas — di dalam sebuah jaringan. Pertama kali diformalkan melalui ukuran modularitas oleh Girvan dan Newman (2002), bidang ini berkembang pesat dengan metode Louvain (Blondel et al., 2008), penyempurnaan Leiden (Traag et al., 2019), dan pendekatan Infomap berbasis teori informasi. Semua varian menjawab pertanyaan yang sama: simpul mana yang mengelompok bersama lebih erat di antara mereka sendiri daripada dengan sisa jaringan?

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

+15 more

Sumber

  1. 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
  2. Traag, V.A., Waltman, L. & van Eck, N.J. (2019). From Louvain to Leiden: Guaranteeing Well-Connected Communities. Scientific Reports, 9, 5233. link

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 1). Community Detection (Louvain, Girvan-Newman, Leiden, Infomap). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateCommunity Detection (Community Detection (Louvain, Girvan-Newman, Leiden, Infomap)). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/network-analysis/community-detection · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026