방법 증거 기록
Directed Community Detection
Directed community detection identifies densely interconnected groups of nodes in a directed network, accounting for the asymmetry of edges (e.g., A follows B does not imply B follows A). Adapting modularity or flow-based criteria to directed graphs reveals clusters that undirected methods systematically miss, making it essential for citation networks, follower graphs, and biological regulatory pathways.
원본 기록
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Directed Community Detection in Networks
분류학적 방법 기록 · ml-model / network-analysis
- 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
- Rosvall, M. & Bergstrom, C. T. (2008). Maps of random walks on complex networks reveal community structure. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(4), 1118–1123. · DOI 10.1073/pnas.0706851105
큐레이션된 주장
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관련 방법
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