ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Dynamische gemeenschapsdetectie

Dynamische gemeenschapsdetectie identificeert groepen van dicht verbonden knooppunten in netwerken die evolueren over de tijd, en volgt hoe gemeenschappen zich vormen, samensmelten, splitsen en oplossen over temporele momentopnamen. Ontwikkeld om statische modulariteitsoptimalisatie uit te breiden naar tijdsvariërende structuren, wordt het veel gebruikt in onderzoek naar sociale, biologische en communicatienetwerken.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

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

+1 more

Bronnen

  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

Deze pagina citeren

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

Geciteerd door

ScholarGateDynamic Community Detection (Dynamic Community Detection in Evolving Networks). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/network-analysis/dynamic-community-detection · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026