Machine learningNetwork science

Взвешенный анализ мо-дулярности

Взвешенный анализ мо-дулярности расширяет классическую меру мо-дулярности Ньюмана — Гирвана для сетей, где ребра несут числовые веса (частоты, интенсивности, стоимости). Заменяя бинарную смежность весами связей, он находит такие разбиения на сообщества, которые отражают плотность взаимосвязей подгрупп по сравнению с ожидаемой при взвешенной нулевой модели, что дает более тонкие группировки, чем невзвешенные подходы на данных, где вес ребра имеет существенное значение.

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.

Источники

  1. Newman, M. E. J. (2004). Analysis of weighted networks. Physical Review E, 70(5), 056131. DOI: 10.1103/PhysRevE.70.056131
  2. Newman, M. E. J. (2006). Modularity and community structure in networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 103(23), 8577–8582. DOI: 10.1073/pnas.0601602103

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Modularity Analysis (Q-weighted community structure detection). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/network-analysis/weighted-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

Упоминается в

ScholarGateWeighted Modularity Analysis (Weighted Modularity Analysis (Q-weighted community structure detection)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/network-analysis/weighted-modularity-analysis · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026