区间加权网络中的社区检测
社会与信息网络
2021-06-21 v1
摘要
本文引入并发展了区间加权网络（IWN）的概念，这是社会网络分析中的一种新方法，其中边权由包含精确信息、涵盖内在变异性的闭区间表示。我们将IWN推广到Newman模块度与模块度增益以及Louvain算法（LA），并考虑通过列联表对网络进行表格化表示。我们将该方法应用于葡萄牙本土二十三个NUTS 3区域间的真实通勤网络。使用两种称为“经典Louvain”（CL）和“混合Louvain”（HL）的新方法开发并比较了区域的最优划分，它们能够考虑原始网络中观察到的变异性，从而最小化原始数据中存在的信息损失。我们的发现建议将二十三个葡萄牙区域划分为三个主要社区。然而，根据所使用的社区检测方法，我们找到了不同的地理划分。该分析在许多现实应用中是有用的，因为它考虑到权重可能在范围内变化而非恒定。
引用
@article{arxiv.2106.10217,
title = {Community Detection in Interval-Weighted Networks},
author = {Hélder Alves and Paula Brito and Pedro Campos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.10217},
year = {2021}
}