Repozitorij samostojnih visokošolskih in višješolskih izobraževalnih organizacij

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:Detekcija skupnosti v kompleksnih omrežjih : magistrska naloga
Avtorji:ID Pritržnik, Robi (Avtor)
ID Lužar, Borut (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_2025_Robi_Pritrznik.pdf (4,19 MB)
MD5: E89A07AF5059AF14AB657C2D04D0F783
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FIŠ - Fakulteta za informacijske študije v Novem mestu
Opis:V magistrski nalogi obravnavamo detekcijo skupnosti v kompleksnih omrežjih. Medsebojno primerjamo algoritme za detekcijo skupnosti Louvain, Leiden, Label Propagation, Fast Label Propagation, Greedy modularity, Infomap, Walktrap in Girvan-Newman. Osredotočimo se predvsem na primerjavo strukturnih karakteristik skupnosti, ki so rezultat izvedbe algoritmov na realnih omrežjih karate kluba Zachary, slučajnega omrežja Erdős-Rényi, družbenega omrežja X (Twitter), omrežja nevroznanosti, komunikacijskega omrežja EU organizacije in omrežja citiranosti patentov v ZDA. Med drugim ugotovimo, da je hitrost delovanja algoritmov odvisna od velikosti in strukture omrežja. Izkaže se, da je izmed obravnavanih algoritmov za detekcijo skupnosti v velikih omrežjih najbolj primeren algoritem Leiden, v povprečju pa je najhitreje v vseh primerih deloval algoritem Fast Label Propagation.
Ključne besede:detekcija skupnosti, omrežja in grafi, struktura omrežij, analiza omrežij, kompleksna omrežja
Kraj izida:Novo mesto
Kraj izvedbe:Novo mesto
Založnik:R. Pritržnik
Leto izida:2025
Leto izvedbe:2025
Št. strani:XVII, 103 str.
PID:20.500.12556/ReVIS-12447 Novo okno
UDK:519.17:004(043.2)
COBISS.SI-ID:253447683 Novo okno
Opomba:Na ov.: Magistrska naloga : študijskega programa druge stopnje;
Datum objave v ReVIS:17.10.2025
Število ogledov:61
Število prenosov:2
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-SA 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Deljenje pod enakimi pogoji 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.sl
Opis:Licenca Creative Commons, ki prepoveduje komercialno uporabo in zahteva, da uporabnik predelana dela objavi z enako licenco.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Opis:In this master's thesis, we discuss community detection in complex networks. We compare the community detection algorithms Louvain, Leiden, Label Propagation, Fast Label Propagation, Greedy modularity, Infomap, Walktrap and Girvan-Newman. We focus mainly on comparing the structural characteristics of communities, which are results of implementing the algorithms on real networks of the Zachary karate club, Erdős-Rényi random network, a social network from X (Twitter), a neuroscience network, a communication network of the EU organization and a patent citation network in the USA. We find that the speed of algorithms depends on the size and structure of networks. It turns out that among the considered algorithms for community detection in large networks, the Leiden algorithm is the most suitable, while on average the Fast Label Propagation algorithm performed the fastest in all cases.
Ključne besede:community detection, networks and graphs, network structure, network analysis, complex networks


Nazaj