ScholarGate
Assistent
Machine learningNetwork science

Dynamisk modularitetsanalyse

Dynamisk modularitetsanalyse utvider det klassiske modularitetsrammeverket til nettverk som utvikler seg over tid, og detekterer fellesskap over en sekvens av nettverksøyeblikksbilder, samtidig som unødvendige endringer i fellesskap mellom tidstrinn straffes. Den identifiserer kohesive grupper og sporer hvordan de dannes, slås sammen, deles eller oppløses, noe som gir forskere et prinsippielt syn på strukturell endring i longitudinelle nettverksdata.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

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

Kilder

  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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Modularity Analysis (Temporal Community Structure Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/no/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)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/network-analysis/dynamic-modularity-analysis · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026