Machine learningNetwork science

Phân tích Tính Mô-đun Theo Thời gian

Phân tích tính mô-đun theo thời gian mở rộng việc phát hiện cộng đồng dựa trên tính mô-đun tiêu chuẩn sang các mạng thay đổi theo thời gian bằng cách coi mỗi lát thời gian là một lớp mạng và ghép nối các lớp liền kề bằng các liên kết giữa các thời kỳ. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu xác định cách các cộng đồng hình thành, tồn tại, hợp nhất, phân tách và tan rã theo thời gian trong dữ liệu quan hệ động.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

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

Nguồn tài liệu

  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. Holme, P., & Saramaki, J. (2012). Temporal networks. Physics Reports, 519(3), 97-125. DOI: 10.1016/j.physrep.2012.03.001

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Temporal Modularity Analysis (Dynamic Community Detection via Modularity Optimization). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/network-analysis/temporal-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

Được tham chiếu bởi

ScholarGateTemporal Modularity Analysis (Temporal Modularity Analysis (Dynamic Community Detection via Modularity Optimization)). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/network-analysis/temporal-modularity-analysis · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026