Machine learningNetwork science

Dinamiskās modularitātes analīze

Dinamiskās modularitātes analīze paplašina klasisko modularitātes ietvaru tīkliem, kas laika gaitā attīstās, nosakot kopienas virknē tīkla momentuzņēmumu, vienlaikus sodot par nevajadzīgām kopienu izmaiņām starp laika soļiem. Tā identificē kohezīvas grupas un izseko, kā tās veidojas, saplūst, sadalās vai izšķīst, sniedzot pētniekiem principālu skatījumu uz strukturālām izmaiņām garu laika periodu tīklu datos.

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.

Avoti

  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. Blondel, V. D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R., & Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2008(10), P10008. DOI: 10.1088/1742-5468/2008/10/P10008

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Modularity Analysis (Temporal Community Structure Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/network-analysis/dynamic-modularity-analysis

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
ScholarGateDynamic Modularity Analysis (Dynamic Modularity Analysis (Temporal Community Structure Detection)). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/network-analysis/dynamic-modularity-analysis · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026