多层网络的一种新社区定义及其高效计算的新方法
社会与信息网络
2020-04-22 v1 数据库
物理与社会
摘要
随着多层网络（或 MLNs）在建模与分析中的应用日益普及，提出一种涵盖 MLNs 所代表的多种特征的社区定义，并开发在 MLNs 上高效计算社区的算法正变得日益重要。目前，MLNs 的社区是基于不同技术（类型无关、基于投影等）将网络聚合为单一图，并在这些图上应用单一图社区检测算法（如 Louvain 和 Infomap）得到的。该过程会导致不同类型的信息丢失（语义和结构）。据我们所知，本文我们首次提出了一种针对异构 MLNs（或 HeMLNs）的社区定义，该定义同时保留了语义和结构。此外，我们的基本定义可以根据需要适当扩展以匹配分析目标。在本文中，我们提出了一种保留结构和语义的 HeMLNs 社区定义，该定义与单一图的传统定义兼容并是其扩展。我们还提出了一个使用新提出的解耦方法进行高效计算的框架。首先，我们为 HeMLN 的连通 k 层定义 k-社区。然后，我们利用二部图配对的概念提出了一族用于其计算的算法。此外，为了进行更广泛的分析，我们引入了多种配对算法和权重度量，利用参与的社区特征来组合二元 HeMLN 社区。本质上，这产生了一个可扩展的社区计算族。我们提供了广泛的实验结果，展示了使用流行的 IMDb 和 DBLP 数据集所提计算方法的效率和分析灵活性。
引用
@article{arxiv.2004.09625,
title = {A New Community Definition For MultiLayer Networks And A Novel Approach For Its Efficient Computation},
author = {Abhishek Santra and Kanthi Sannappa Komar and Sanjukta Bhowmick and Sharma Chakravarthy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.09625},
year = {2020}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1910.01737, arXiv:1903.02641