Detecção de Comunidades — Agrupamento de Grafos em Redes
A detecção de comunidades é uma família de algoritmos de particionamento de grafos que descobrem subgrupos densamente conectados — comunidades — dentro de uma rede. Formalizado pela primeira vez através da medida de modularidade por Girvan e Newman (2002), o campo avançou rapidamente com o método Louvain (Blondel et al., 2008), o refinamento Leiden (Traag et al., 2019) e a abordagem informacional Infomap. Todas as variantes respondem à mesma pergunta: quais nós se agrupam mais intimamente entre si do que com o resto da rede?
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Fontes
- Blondel, V.D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R. & Lefebvre, E. (2008). Fast Unfolding of Communities in Large Networks. Journal of Statistical Mechanics, 2008(10), P10008. DOI: 10.1088/1742-5468/2008/10/P10008 ↗
- Traag, V.A., Waltman, L. & van Eck, N.J. (2019). From Louvain to Leiden: Guaranteeing Well-Connected Communities. Scientific Reports, 9, 5233. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 1). Community Detection (Louvain, Girvan-Newman, Leiden, Infomap). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/network-analysis/community-detection
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- Análise de CentralidadeAnálise de redes↔ compare
- Modelo de Grafos Aleatórios Exponenciais (ERGM / p*)Análise de redes↔ compare
- Agrupamento HierárquicoAprendizado de máquina↔ compare
- Modelos de Difusão em RedeAnálise de redes↔ compare
- Modelo de Bloco EstocásticoAnálise de redes↔ compare
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