# GraphScope Sun et al. が提案した動的グラフクラスタリング手法。最小記述長(MDL)原理に基づき、グラフの符号化コストを最小化することで、各時刻において最も modular な分割と、時間軸上の最適なセグメント分割(すなわち構造が大きく変化した変化点の検出)を同時に求める。手法固有の入力パラメータを必要とせず、ストリーミングデータにも適用できる点が特徴とされる([[@2010__PhysRep__Community detection in graphs - Chapter XIII Detection of dynamic communities]] p.68-69)。 Rosvall and Bergstrom による静的グラフ向けの情報圧縮に基づく手法(第IX章、統計的推論に基づく手法)と着想が近いと位置づけられている(同 p.68)。 ## 関連 - [[Community detection in graphs]] — 本サーベイのハブ entity。 - [[@2010__PhysRep__Community detection in graphs - Chapter XIII Detection of dynamic communities]] — 本手法を扱う章。 - [[コミュニティ検出]] — 動的コミュニティ検出の代表手法の一つとして位置づけられる。 ## 出典 - [[@2010__PhysRep__Community detection in graphs - Chapter XIII Detection of dynamic communities]] — Sun et al. による提案として言及される(原論文の書誌情報は本章の extract に含まれないため未記載)。