Machine learningNetwork science

การวิเคราะห์โมดูลาริตีแบบมีทิศทาง

การวิเคราะห์โมดูลาริตีแบบมีทิศทางเป็นการขยายกรอบโมดูลาริตีแบบนิวแมน-เกียร์แวนแบบคลาสสิกไปยังกราฟมีทิศทาง ซึ่งเส้นเชื่อมมีต้นทางและปลายทาง กำหนดรูปแบบอย่างเป็นทางการโดย Leicht และ Newman ในปี 2008 โดยแบ่งโหนดออกเป็นชุมชนโดยการเพิ่มคะแนนโมดูลาริตีให้สูงสุด ซึ่งคำนึงถึงดีกรีเข้า (in-degree) และดีกรีออก (out-degree) แยกกันของแต่ละโหนดในแบบจำลองว่าง ทำให้เป็นแนวทางมาตรฐานสำหรับการตรวจจับชุมชนในเครือข่ายการอ้างอิง การไหลของข้อมูล และข้อมูลความสัมพันธ์แบบไม่สมมาตรอื่นๆ

เปิดใน MethodMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

แหล่งอ้างอิง

  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. Newman, M. E. J., & Girvan, M. (2004). Finding and evaluating community structure in networks. Physical Review E, 69(2), 026113. DOI: 10.1103/PhysRevE.69.026113

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Modularity Analysis (Leicht-Newman Directed Community Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/th/network-analysis/directed-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

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateDirected Modularity Analysis (Directed Modularity Analysis (Leicht-Newman Directed Community Detection)). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/network-analysis/directed-modularity-analysis · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026