复杂网络的典型角色模型
物理与社会
2008-12-11 v1 数据分析、统计与概率
摘要
我们提出了一个自动分解复杂网络中智能体功能类别（“块建模”）的框架。这些类别由图像图（“块模型”）的节点表示，该图描绘了主要的连接模式及网络中的功能角色。利用第一性原理方法，我们推导出了衡量网络与任意给定图像图拟合程度的指标，从而支持客观的假设检验。基于最优拟合的性质，我们推导了如何直接从网络中寻找最佳拟合图像图的方法，并提出了一种避免过拟合的判据。该方法能处理双模和单模数据、有向和无向网络以及加权网络，并允许同时处理不同类型的连接。它是非参数的且计算高效。结构等价性和模块度概念被证明是我们方法特例。我们将该方法应用于世界贸易网络，分析了各国在全球经济中扮演的角色。
引用
@article{arxiv.0708.0958,
title = {Role models for complex networks},
author = {Joerg Reichardt and Douglas R. White},
journal= {arXiv preprint arXiv:0708.0958},
year = {2008}
}