Виявлення спільнот — кластеризація графів у мережах
Виявлення спільнот — це сімейство алгоритмів розбиття графів, які виявляють щільно пов'язані підгрупи — спільноти — у мережі. Вперше формалізована за допомогою міри модулярності Гірваном та Ньюменом (2002), ця галузь швидко розвивалася завдяки методу Лувейн (Блондель та ін., 2008), уточненню Лейден (Трааг та ін., 2019) та інформаційно-теоретичному підходу Infomap. Усі варіанти відповідають на одне й те саме запитання: які вузли кластеризуються щільніше між собою, ніж з рештою мережі?
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
Джерела
- Blondel, V.D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R. & Lefebvre, E. (2008). Fast Unfolding of Communities in Large Networks. Journal of Statistical Mechanics, 2008(10), P10008. DOI: 10.1088/1742-5468/2008/10/P10008 ↗
- Traag, V.A., Waltman, L. & van Eck, N.J. (2019). From Louvain to Leiden: Guaranteeing Well-Connected Communities. Scientific Reports, 9, 5233. link ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 1). Community Detection (Louvain, Girvan-Newman, Leiden, Infomap). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/network-analysis/community-detection
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.
- Центральний аналізМережевий аналіз↔ compare
- Модель експоненціальних випадкових графів (ERGM / p*)Мережевий аналіз↔ compare
- Ієрархічна кластеризаціяМашинне навчання↔ compare
- Моделі дифузії в мережахМережевий аналіз↔ compare
- Стохастична блокова модельМережевий аналіз↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →