ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Аналіз зваженої моділярності×Зважений аналіз соціальних мереж×
ГалузьМережевий аналізМережевий аналіз
РодинаMachine learningMachine learning
Рік появи20042004–2010
Автор методуNewman, M. E. J.Barrat, A.; Opsahl, T. et al.
ТипCommunity structure optimization on weighted graphsNetwork analysis framework
Основоположне джерелоNewman, M. E. J. (2004). Analysis of weighted networks. Physical Review E, 70(5), 056131. DOI ↗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. DOI ↗
Інші назвиweighted modularity, weighted Q optimization, weighted network community detection, strength-based modularityWeighted SNA, valued network analysis, tie-strength network analysis, weighted graph analysis
Пов'язані56
ПідсумокWeighted modularity analysis extends the classical Newman-Girvan modularity measure to networks where edges carry numeric strengths (frequencies, intensities, costs). By replacing binary adjacency with tie weights, it finds community partitions that reflect how densely interconnected subgroups are relative to what is expected under a weighted null model, yielding more nuanced groupings than unweighted approaches on data where edge strength varies meaningfully.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.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Weighted Modularity Analysis · Weighted Social Network Analysis. Отримано 2026-06-17 з https://scholargate.app/uk/compare