Machine learningNetwork science

Выявление сообществ в ориентированных графах

Выявление сообществ в ориентированных графах позволяет идентифицировать плотно взаимосвязанные группы узлов в ориентированной сети, учитывая асимметрию ребер (например, A следует за B не означает, что B следует за A). Адаптация критериев модульности или потоковых критериев к ориентированным графам позволяет обнаружить кластеры, которые систематически пропускаются неориентированными методами, что делает этот подход незаменимым для сетей цитирования, графов подписчиков и биологических регуляторных путей.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

+4 more

Источники

  1. Leicht, E. A. & Newman, M. E. J. (2008). Community structure in directed networks. Physical Review Letters, 100(11), 118703. DOI: 10.1103/PhysRevLett.100.118703
  2. Rosvall, M. & Bergstrom, C. T. (2008). Maps of random walks on complex networks reveal community structure. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(4), 1118–1123. DOI: 10.1073/pnas.0706851105

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Community Detection in Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/network-analysis/directed-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

Упоминается в

ScholarGateDirected Community Detection (Directed Community Detection in Networks). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/network-analysis/directed-community-detection · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026