一种表征带属性动态网络社区的方法

许多复杂系统通过复杂网络进行建模，对其分析揭示了典型的拓扑性质。其中，社区结构是研究最多的性质之一。人们提出了许多方法来检测社区，不仅适用于普通网络，也适用于带属性、有向甚至动态网络。社区结构表现为节点集的划分，随后必须相对于所研究系统的性质对其进行表征。我们提出了一种方法来支持此类表征任务。我们定义了网络的基于序列的表示，结合了时间信息、拓扑度量和节点属性。然后，我们利用其节点中最具代表性的涌现序列模式来表征社区。这也使得检测社区内的异常行为成为可能。我们描述了一项关于科学合作网络的实证研究。