เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การวิเคราะห์มอดูลาริตี× | การวิเคราะห์การแพร่กระจายในเครือข่าย× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวิเคราะห์เครือข่าย | การวิเคราะห์เครือข่าย |
| ตระกูล | Machine learning | Machine learning |
| ปีกำเนิด≠ | 2004 | 1927 (epidemic roots); network formalization 1990s–2000s |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Newman, M. E. J. & Girvan, M. | Kermack, W. O. & McKendrick, A. G. |
| ประเภท≠ | Community detection / graph partitioning | Simulation / analytical model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Newman, M. E. J., & Girvan, M. (2004). Finding and evaluating community structure in networks. Physical Review E, 69(2), 026113. DOI ↗ | Kermack, W. O. & McKendrick, A. G. (1927). A contribution to the mathematical theory of epidemics. Proceedings of the Royal Society of London A, 115(772), 700–721. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | Q-modularity, community structure detection, network modularity optimization, graph partitioning by modularity | diffusion on networks, information diffusion, contagion spreading model, network propagation model |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | Modularity analysis is a network science method, formalized by Newman and Girvan in 2004, that detects community structure in graphs by measuring whether edges are more concentrated within groups than expected by chance. Its scalar quality index Q guides algorithms that partition nodes into cohesive clusters, making it the most widely adopted framework for community detection in social, biological, and technological networks. | Network diffusion analysis models how information, diseases, behaviors, or innovations spread across a graph of nodes and edges. Drawing on classical epidemic theory (SI, SIR, SIS) and modern network science, it tracks which nodes become infected, how quickly, and whether the spread reaches a global cascade or dies out locally. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|