Machine learningNetwork science

有向モジュラリティ解析

有向モジュラリティ解析は、古典的な Newman-Girvan のモジュラリティフレームワークを有向グラフに拡張したもので、エッジが始点と終点を持つ場合に適用されます。2008年にLeichtとNewmanによって形式化され、帰無モデルにおいて各ノードの入次数と出次数を別々に考慮するモジュラリティスコアを最大化することで、ノードをコミュニティに分割します。これにより、引用ネットワーク、情報フロー、その他の非対称な関係データにおけるコミュニティ検出の標準的なアプローチとなっています。

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出典

  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

このページの引用方法

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

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ScholarGateDirected Modularity Analysis (Directed Modularity Analysis (Leicht-Newman Directed Community Detection)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/network-analysis/directed-modularity-analysis · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026