Machine learningNetwork science

Динамічний аналіз модулярності

Динамічний аналіз модулярності розширює класичну рамку модулярності на мережі, що еволюціонують у часі, виявляючи спільноти послідовно знімків мережі, одночасно штрафуючи за непотрібні зміни спільнот між часовими кроками. Він ідентифікує згуртовані групи та відстежує, як вони формуються, зливаються, розщеплюються або розпадаються, надаючи дослідникам принциповий погляд на структурні зміни в поздовжніх мережевих даних.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  1. Mucha, P. J., Richardson, T., Macon, K., Porter, M. A., & Onnela, J.-P. (2010). Community structure in time-dependent, multiscale, and multiplex networks. Science, 328(5980), 876–878. DOI: 10.1126/science.1184819
  2. 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. DOI: 10.1088/1742-5468/2008/10/P10008

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Modularity Analysis (Temporal Community Structure Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/network-analysis/dynamic-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
ScholarGateDynamic Modularity Analysis (Dynamic Modularity Analysis (Temporal Community Structure Detection)). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/network-analysis/dynamic-modularity-analysis · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026