Community structure (original) (raw)
Στην μελέτη των πολύπλοκων δικτύων ένα δίκτυο θεωρείται πως έχει δομή κοινοτήτων εάν οι κόμβοι του δικτύου μπορούν να ομαδοποιηθούν σε σύνολα (υποδίκτυα) στα οποία οι κόμβοι που ανήκουν στο ίδιο σύνολο θα είναι πυκνότερα συνδεδεμένοι σε σύγκριση με τους υπόλοιπους κόμβους του δικτύου.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | Στην μελέτη των πολύπλοκων δικτύων ένα δίκτυο θεωρείται πως έχει δομή κοινοτήτων εάν οι κόμβοι του δικτύου μπορούν να ομαδοποιηθούν σε σύνολα (υποδίκτυα) στα οποία οι κόμβοι που ανήκουν στο ίδιο σύνολο θα είναι πυκνότερα συνδεδεμένοι σε σύγκριση με τους υπόλοιπους κόμβους του δικτύου. (el) In the study of complex networks, a network is said to have community structure if the nodes of the network can be easily grouped into (potentially overlapping) sets of nodes such that each set of nodes is densely connected internally. In the particular case of non-overlapping community finding, this implies that the network divides naturally into groups of nodes with dense connections internally and sparser connections between groups. But overlapping communities are also allowed. The more general definition is based on the principle that pairs of nodes are more likely to be connected if they are both members of the same community(ies), and less likely to be connected if they do not share communities. A related but different problem is community search, where the goal is to find a community that a certain vertex belongs to. (en) En el estudio de redes complejas, se dice que una red tiene estructura de comunidades si los nodos de la red pueden ser fácilmente agrupados en grupos de nodos, potencialmente superpuestos. En el caso particular de buscar comunidades no superpuestas, la red se divide de forma natural en grupos de nodos densamente conectados internamente y con pocas conexiones entre grupos. La definición más general está basada en el principio de que un par de nodos tiene mayor probabilidad de estar conectado si ambos son miembros de la(s) misma(s) comunidad(es), y menor probabilidad de estar conectado si no comparten comunidades. (es) Em ciência das redes, uma rede tem estrutura comunitária se os nós dessa rede podem ser divididos em conjuntos onde os nós são densamente conectados internamente. Esses conjuntos podem ter sobreposição ou serem disjuntos. No caso disjunto, é assumido que os nós são esparsamente conectados com os nós de outros conjuntos. De forma geral, é mais provável um nó em uma rede com estrutura comunitária tenha uma aresta com outro nó de sua(s) comunidade(s) do que outros nós na rede, em contraste com redes aleatórias onde todo par de nós tem a mesma chance de ter uma ligação. (pt) У вивченні складних мереж, кажуть, що мережа має структуру спільноти, якщо вузли мережі можна легко згрупувати в такі множини (які можливо мають перетин), що кожний набір вузлів щільно пов'язаний між собою всередині. У випадку коли множини розбиття вузлів, не перетинаються, кажуть, що мережа природно ділиться на групи із щільними внутрішніми та слабкими зовнішніми зв'язками. Проте перетин спільнот також є допустимим. Більш загальне означення базується на такому принципі: пара вузлів ймовірніше має зв'язок, якщо дані вузли є членами однієї спільноти, і менш імовірно, що пара вузлів пов'язана, якщо вони не входять до однієї спільноти. Пов'язаною задачею, але трохи відмінною від даної, є , до якої належить певна вершина. (uk) |
| dbo:thumbnail | wiki-commons:Special:FilePath/Network_Community_Structure.svg?width=300 |
| dbo:wikiPageExternalLink | http://digitalinterface.blogspot.it/2013/05/community-detection-in-graphs.html https://stackoverflow.com/questions/5822265/are-there-implementations-of-algorithms-for-community-detection-in-graphs https://stackoverflow.com/questions/9471906/what-are-the-differences-between-community-detection-algorithms-in-igraph/ |
| dbo:wikiPageID | 8287543 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 37268 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1094997457 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Belief_propagation dbr:Social_network_analysis_software dbr:Anne_Condon dbr:Betweenness_centrality dbr:Percolation_theory dbr:Degree_distribution dbr:Protein–protein_interaction dbr:Community_search dbr:Cosine_similarity dbr:Network_theory dbr:Small-world_network dbr:Generative_model dbr:Model_selection dbr:Modularity_(networks) dbr:Monte_Carlo_method dbr:Mutual_information dbr:Convex_combination dbr:Erdős–Rényi_model dbr:Statistical_inference dbr:Likelihood-ratio_test dbr:Line_graph dbr:Stack_Overflow dbr:Statistical_significance dbr:Clique dbr:Clique_(graph_theory) dbr:Clique_percolation_method dbr:Clustering_coefficient dbr:Complex_network dbr:Computational_complexity_theory dbr:Girvan–Newman_algorithm dbr:Lancichinetti–Fortunato–Radicchi_benchmark dbr:Minimum_cut dbr:Adjacency_matrix dbr:Bron–Kerbosch_algorithm dbr:Partition_of_a_set dbr:Erdos–Renyi_model dbr:Hamming_distance dbr:Hierarchy dbr:Hypergraph dbc:Networks dbr:Hierarchical_clustering dbr:Jaccard_index dbr:Single-linkage_clustering dbr:Minimum_description_length dbr:Stochastic_block_model dbr:Similarity_measure dbr:Extremal_Ensemble_Learning dbr:Louvain_Modularity dbr:Variation_of_information dbr:Spectral_clustering dbr:BA_model dbr:Scale-free_networks dbr:Richard_Karp dbr:Bayesian_model_selection dbr:Complete_linkage_clustering dbr:Complex_networks dbr:File:Network_Community_Structure.svg dbr:Planted_l-partition_model |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Reflist dbt:Short_description dbt:Network_Science |
| dct:subject | dbc:Networks |
| rdf:type | yago:WikicatNetworks yago:Abstraction100002137 yago:Group100031264 yago:Network108434259 yago:System108435388 |
| rdfs:comment | Στην μελέτη των πολύπλοκων δικτύων ένα δίκτυο θεωρείται πως έχει δομή κοινοτήτων εάν οι κόμβοι του δικτύου μπορούν να ομαδοποιηθούν σε σύνολα (υποδίκτυα) στα οποία οι κόμβοι που ανήκουν στο ίδιο σύνολο θα είναι πυκνότερα συνδεδεμένοι σε σύγκριση με τους υπόλοιπους κόμβους του δικτύου. (el) En el estudio de redes complejas, se dice que una red tiene estructura de comunidades si los nodos de la red pueden ser fácilmente agrupados en grupos de nodos, potencialmente superpuestos. En el caso particular de buscar comunidades no superpuestas, la red se divide de forma natural en grupos de nodos densamente conectados internamente y con pocas conexiones entre grupos. La definición más general está basada en el principio de que un par de nodos tiene mayor probabilidad de estar conectado si ambos son miembros de la(s) misma(s) comunidad(es), y menor probabilidad de estar conectado si no comparten comunidades. (es) Em ciência das redes, uma rede tem estrutura comunitária se os nós dessa rede podem ser divididos em conjuntos onde os nós são densamente conectados internamente. Esses conjuntos podem ter sobreposição ou serem disjuntos. No caso disjunto, é assumido que os nós são esparsamente conectados com os nós de outros conjuntos. De forma geral, é mais provável um nó em uma rede com estrutura comunitária tenha uma aresta com outro nó de sua(s) comunidade(s) do que outros nós na rede, em contraste com redes aleatórias onde todo par de nós tem a mesma chance de ter uma ligação. (pt) У вивченні складних мереж, кажуть, що мережа має структуру спільноти, якщо вузли мережі можна легко згрупувати в такі множини (які можливо мають перетин), що кожний набір вузлів щільно пов'язаний між собою всередині. У випадку коли множини розбиття вузлів, не перетинаються, кажуть, що мережа природно ділиться на групи із щільними внутрішніми та слабкими зовнішніми зв'язками. Проте перетин спільнот також є допустимим. Більш загальне означення базується на такому принципі: пара вузлів ймовірніше має зв'язок, якщо дані вузли є членами однієї спільноти, і менш імовірно, що пара вузлів пов'язана, якщо вони не входять до однієї спільноти. Пов'язаною задачею, але трохи відмінною від даної, є , до якої належить певна вершина. (uk) In the study of complex networks, a network is said to have community structure if the nodes of the network can be easily grouped into (potentially overlapping) sets of nodes such that each set of nodes is densely connected internally. In the particular case of non-overlapping community finding, this implies that the network divides naturally into groups of nodes with dense connections internally and sparser connections between groups. But overlapping communities are also allowed. The more general definition is based on the principle that pairs of nodes are more likely to be connected if they are both members of the same community(ies), and less likely to be connected if they do not share communities. A related but different problem is community search, where the goal is to find a communit (en) |
| rdfs:label | Δομή κοινοτήτων σε δίκτυα (el) Estructura de comunidades (es) Community structure (en) Estrutura comunitária (pt) Структура спільноти (uk) |
| owl:sameAs | freebase:Community structure yago-res:Community structure wikidata:Community structure dbpedia-el:Community structure dbpedia-es:Community structure dbpedia-fa:Community structure dbpedia-pt:Community structure dbpedia-uk:Community structure https://global.dbpedia.org/id/4hhUT |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Community_structure?oldid=1094997457&ns=0 |
| foaf:depiction | wiki-commons:Special:FilePath/Network_Community_Structure.svg |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Community_structure |
| is dbo:knownFor of | dbr:Aaron_Clauset |
| is dbo:wikiPageDisambiguates of | dbr:Community_(disambiguation) |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:Community_Structure |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Biased_random_walk_on_a_graph dbr:DIMACS dbr:Null_model dbr:Mason_Porter dbr:Louvain_method dbr:Social_network dbr:Social_network_analysis dbr:Multidimensional_network dbr:Zachary's_karate_club dbr:Christopher_Alexander dbr:Graph-tool dbr:GraphLab dbr:Modularity_(networks) dbr:Open_coopetition dbr:Calculus_on_finite_weighted_graphs dbr:Climate_as_complex_networks dbr:Clique_percolation_method dbr:Cluster_analysis dbr:Communities_of_innovation dbr:Complex_network dbr:Michelle_Girvan dbr:Girvan–Newman_algorithm dbr:Lambros_Comitas dbr:Lancichinetti–Fortunato–Radicchi_benchmark dbr:Treponema_socranskii dbr:NodeXL dbr:Education_in_Senegal dbr:Marine_larval_ecology dbr:Quantum_complex_network dbr:Aaron_Clauset dbr:Label_propagation_algorithm dbr:Biological_network dbr:Ectomycorrhiza dbr:Hierarchical_clustering_of_networks dbr:Social_media_mining dbr:Sociality_and_disease_transmission dbr:Network_science dbr:Random_geometric_graph dbr:Mark_Newman dbr:Stochastic_block_model dbr:Community_(disambiguation) dbr:Community_Structure dbr:Manlio_De_Domenico dbr:Reciprocity_(network_science) dbr:Outline_of_communication dbr:Spectral_clustering |
| is dbp:knownFor of | dbr:Aaron_Clauset |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Community_structure |
