基于吸收缩放图将 InfoMap 适配于吸收随机游走
社会与信息网络
2024-04-25 v4 机器学习
概率论
适应与自组织系统
物理与社会
摘要
InfoMap 是一种在网络中检测节点密集连接“社区”的流行方法。为检测此类社区，InfoMap 使用随机游走和信息论的思想。受网络中疾病传播的动力学启发（其节点可具有异质的疾病移除率），我们将 InfoMap 适配于吸收随机游走。为此，我们使用吸收缩放图（其中边权根据吸收率进行缩放）和马尔可夫时间扫描。我们对 InfoMap 的其中一种适配在节点吸收率趋于 的极限下收敛到标准版 InfoMap。我们证明，使用我们对 InfoMap 的适配所获得的社区结构，与不使用节点吸收率的方法所检测出的社区结构可能有显著差异。我们还说明，由异质吸收率诱导的社区结构对环晶格网络上的易感-感染-恢复（SIR）动力学具有重要影响。例如，在某些情况下，当中等数量的节点具有较大节点吸收率时，暴发持续时间达到最大。
引用
@article{arxiv.2112.10953,
title = {An adaptation of InfoMap to absorbing random walks using absorption-scaled graphs},
author = {Esteban Vargas Bernal and Mason A. Porter and Joseph H. Tien},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.10953},
year = {2024}
}