ScholarGate
Asistents
Process / pipeline

Kopienu noteikšana — Grafu klasterēšana tīklos

Kopienu noteikšana ir grafu sadalīšanas algoritmu saime, kas atklāj blīvi savienotus apakšgrupas — kopienas — tīklā. Pirmo reizi formalizēta ar modularitātes mērvienību, ko ieviesa Girvan un Newman (2002), šī joma strauji attīstījās ar Louvain metodi (Blondel et al., 2008), Leiden uzlabojumu (Traag et al., 2019) un informācijas teorētisko Infomap pieeju. Visas variācijas atbild uz vienu jautājumu: kuri mezgli veido ciešākas klasterus savā starpā nekā ar pārējo tīklu?

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

+15 more

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

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

Uz to atsaucas

ScholarGateCommunity Detection (Community Detection (Louvain, Girvan-Newman, Leiden, Infomap)). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/network-analysis/community-detection · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026