Machine learningNetwork science

동적 커뮤니티 탐지

동적 커뮤니티 탐지는 시간에 따라 진화하는 네트워크에서 밀집하게 연결된 노드 그룹을 식별하며, 시간적 스냅샷 전반에 걸쳐 커뮤니티가 형성, 병합, 분할 및 해체되는 방식을 추적합니다. 시간 가변 구조로 정적 모듈성 최적화를 확장하기 위해 개발되었으며, 소셜, 생물학 및 통신 네트워크 연구에서 널리 사용됩니다.

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출처

  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. Fortunato, S., & Hric, D. (2016). Community detection in networks: A user guide. Physics Reports, 659, 1–44. DOI: 10.1016/j.physrep.2016.09.002

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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Community Detection in Evolving Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/network-analysis/dynamic-community-detection

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ScholarGateDynamic Community Detection (Dynamic Community Detection in Evolving Networks). 2026-06-15에 다음에서 검색함: https://scholargate.app/ko/network-analysis/dynamic-community-detection · 데이터셋: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026