เปรียบเทียบวิธี

	การวิเคราะห์การแพร่กระจายในเครือข่าย	การวิเคราะห์มอดูลาริตี
สาขาวิชา	การวิเคราะห์เครือข่าย	การวิเคราะห์เครือข่าย
ตระกูล	Machine learning	Machine learning
ปีกำเนิด	1927 (epidemic roots); network formalization 1990s–2000s	2004
ผู้ริเริ่ม	Kermack, W. O. & McKendrick, A. G.	Newman, M. E. J. & Girvan, M.
ประเภท	Simulation / analytical model	Community detection / graph partitioning
แหล่งต้นตำรับ	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.	Newman, M. E. J., & Girvan, M. (2004). Finding and evaluating community structure in networks. Physical Review E, 69(2), 026113.
ชื่อเรียกอื่น	diffusion on networks, information diffusion, contagion spreading model, network propagation model	Q-modularity, community structure detection, network modularity optimization, graph partitioning by modularity
ที่เกี่ยวข้อง	5	5
สรุป	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.	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.