加权网络中社区识别方法的准确性与精确度
物理与社会
2009-11-13 v1
摘要
基于对社区识别方法和敏感性表征测量的简要回顾，研究了用于检测加权网络中社区的几种方法的准确性和精确度。在加权网络中，社区结构应同时考虑链接和链接权重，网络划分应由加权模块度评估。结果表明，链接权重对社区有重要影响，尤其是在密集网络中。Potts模型和加权极值优化（WEO）算法在加权网络上表现良好。然后，使用Potts模型和WEO算法检测恒河猴网络中的社区。结果为真实的社区结构提供了很好的理解。
引用
@article{arxiv.physics/0607271,
title = {Accuracy and Precision of Methods for Community Identification in Weighted Networks},
author = {Ying Fan and Menghui Li and Peng Zhang and Jinshan Wu and Zengru Di},
journal= {arXiv preprint arXiv:physics/0607271},
year = {2009}
}
备注
14 pages, 15 figures