เปรียบเทียบวิธี

	การตรวจจับชุมชนแบบถ่วงน้ำหนัก	การวิเคราะห์เครือข่ายสังคมแบบถ่วงน้ำหนัก
สาขาวิชา	การวิเคราะห์เครือข่าย	การวิเคราะห์เครือข่าย
ตระกูล	Machine learning	Machine learning
ปีกำเนิด	2004–2008	2004–2010
ผู้ริเริ่ม	Newman, M. E. J.; Blondel et al.	Barrat, A.; Opsahl, T. et al.
ประเภท	Graph clustering / community detection	Network analysis framework
แหล่งต้นตำรับ	Blondel, V. D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R., & Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2008(10), P10008.	Barrat, A., Barthélemy, M., Pastor-Satorras, R., & Vespignani, A. (2004). The architecture of complex weighted networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 101(11), 3747–3752.
ชื่อเรียกอื่น	weighted graph clustering, community detection on weighted networks, weighted modularity optimization, WCD	Weighted SNA, valued network analysis, tie-strength network analysis, weighted graph analysis
ที่เกี่ยวข้อง	6	6
สรุป	Weighted community detection identifies densely connected groups — communities — in networks where edges carry numeric strengths (weights). By incorporating edge weights into the modularity function, it reveals structure that binary adjacency alone would miss: two nodes connected by a strong tie are treated as more similar than two nodes linked by a weak one. The Louvain algorithm is the dominant practical implementation.	Weighted Social Network Analysis extends classical SNA by assigning numeric values — weights — to ties between actors, capturing tie strength, interaction frequency, or resource flow. Rather than treating all connections as equal, it reveals who holds privileged positions by virtue of the intensity, not merely the existence, of their relationships.