ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Dynamische Modulariteitsanalyse

Dynamische modulariteitsanalyse breidt het klassieke modulariteitsraamwerk uit naar netwerken die in de tijd evolueren. Het detecteert gemeenschappen over een reeks netwerkmomentopnamen, terwijl onnodige gemeenschapswijzigingen tussen tijdstappen worden bestraft. Het identificeert cohesieve groepen en volgt hoe deze zich vormen, samensmelten, splitsen of oplossen, wat onderzoekers een gefundeerd beeld geeft van structurele veranderingen in longitudinale netwerkdata.

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.

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. 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

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Modularity Analysis (Temporal Community Structure Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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)). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/network-analysis/dynamic-modularity-analysis · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026