保持边连通性的合成网络

由于真实网络中的社区很少 known，具有已知真实社区的合成网络对于评估社区检测方法的性能具有重要价值。在可用的合成网络生成工具中，随机块模型 (SBM) 产生的网络具有很好的真实社区，能够很好地逼近来自真实网络和聚类的参数。然而，我们发现即使给定所有聚类均连通的聚类参数，SBM 也可能产生不连通的真实社区。我们描述了 REalistic Cluster Connectivity Simulator (RECCS)，这是一种修改随机块模型合成网络的技术，以提高其与给定聚类真实网络在聚类内部边连通性上的拟合程度，同时保持与其他网络和聚类统计量的良好拟合。使用规模可达 139 万节点的真实网络，我们表明 RECCS 应用于随机块模型，结果是具有更好聚类边连通性拟合的合成网络，而对于其他网络和聚类参数的质量拟合基本保持不变。