二分网络中的模块度与社区发现
数据分析、统计与概率
2007-12-12 v3 统计力学
物理与社会
摘要
网络的模块度量化了顶点聚集成社区群组的程度（相对于零模型网络而言）。我们定义了一个适用于二分网络的零模型，并利用它定义了二分模块度。二分模块度以模块度矩阵 B 的形式呈现；我们识别了 B 的特征谱的一些关键性质，并利用这些性质描述了一种在二分网络中识别模块的算法。该算法基于这样一个思想：网络两部分的模块是相互依赖的，每一部分都被用来诱导另一部分的顶点进入模块。我们将该算法应用于真实世界网络数据，结果表明该算法能成功识别二分网络的模块结构。
引用
@article{arxiv.0707.1616,
title = {Modularity and community detection in bipartite networks},
author = {Michael J. Barber},
journal= {arXiv preprint arXiv:0707.1616},
year = {2007}
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评论
RevTex 4, 11 pages, 3 figures, 1 table; modest extensions to content