Machine learningNetwork science

Vērsta kopienu noteikšana

Vērsta kopienu noteikšana identificē blīvi savstarpēji savienotas mezglu grupas vērstā tīklā, ņemot vērā šķautņu asimetriju (piemēram, A seko B nenozīmē, ka B seko A). Modulārības vai plūsmas kritēriju pielāgošana vērstiem grafiem atklāj klasterus, kurus nevērstas metodes sistemātiski palaiž garām, padarot to būtisku citēšanas tīkliem, sekotāju grafiem un bioloģiskajiem regulējošajiem ceļiem.

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.

+4 more

Avoti

  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. 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

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Community Detection in Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/network-analysis/directed-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

ScholarGateDirected Community Detection (Directed Community Detection in Networks). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/network-analysis/directed-community-detection · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026