揭示自然与社会复杂网络的重叠社群结构
物理与社会
2007-05-23 v1 统计力学
分子网络
摘要
自然与社会中的许多复杂系统都可用网络来描述,这些网络捕捉了构成系统的各个单元之间错综复杂的连接之网。一个关键问题是如何解释此类网络的全局组织——即其结构子单元(社群)与连接更紧密的部分共存。识别这些先验未知的构建模块(如功能相关蛋白、产业部门和人群群体)对于理解网络的结构与功能特性至关重要。现有用于大型网络的确定性方法只能找出分离的社群,而绝大多数实际网络由高度重叠的凝聚节点组构成。本文引入一种方法,用于分析重叠社群交织集合的主要统计特征,向着揭示复杂系统的模块化结构迈进了一步。在定义一组描述社群统计的新特征量后,我们应用一种高效技术大规模探索重叠社群。我们发现重叠现象显著,且所引入的分布揭示了网络的普适特征。我们对合作图、词语联想图和蛋白相互作用图的研究表明,社群之网具有非平凡关联与特定标度性质。
引用
@article{arxiv.physics/0506133,
title = {Uncovering the overlapping community structure of complex networks in nature and society},
author = {Gergely Palla and Imre Derenyi and Illes Farkas and Tamas Vicsek},
journal= {arXiv preprint arXiv:physics/0506133},
year = {2007}
}
备注
The free academic research software, CFinder, used for the publication is available at the website of the publication: http://angel.elte.hu/clustering