ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.

Phân tích tính mô-đun×Phân tích mạng hai chế độ×
Lĩnh vựcPhân tích mạng lướiPhân tích mạng lưới
HọMachine learningMachine learning
Năm ra đời20041974
Người khởi xướngNewman, M. E. J. & Girvan, M.Breiger, R. L.
LoạiCommunity detection / graph partitioningBipartite graph analysis
Công trình gốcNewman, M. E. J., & Girvan, M. (2004). Finding and evaluating community structure in networks. Physical Review E, 69(2), 026113. DOI ↗Breiger, R. L. (1974). The duality of persons and groups. Social Forces, 53(2), 181–190. DOI ↗
Tên gọi khácQ-modularity, community structure detection, network modularity optimization, graph partitioning by modularitybipartite network analysis, affiliation network analysis, two-mode SNA, dual-projection network analysis
Liên quan55
Tóm tắtModularity analysis is a network science method, formalized by Newman and Girvan in 2004, that detects community structure in graphs by measuring whether edges are more concentrated within groups than expected by chance. Its scalar quality index Q guides algorithms that partition nodes into cohesive clusters, making it the most widely adopted framework for community detection in social, biological, and technological networks.Two-mode network analysis examines networks built from two distinct types of nodes — such as actors and events, authors and papers, or companies and board members — connected only across types. By analysing this bipartite structure directly or projecting it onto one-mode networks, researchers uncover affiliation patterns, shared memberships, and structural duality that are invisible in standard one-mode social network analysis.
ScholarGateBộ dữ liệu
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: Modularity Analysis · Two-mode Network Analysis. Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/compare