使用双网络分析器从双网络中提取社区
社会与信息网络
2021-03-08 v1
摘要
使用网络表示数据及其关系在许多研究领域（如计算生物学、医学信息学和社交网络）中十分普遍。近年来，人们引入了复杂网络模型以更好地捕捉所建情景的洞见。其中，基于双网络的模型被提出，其将信息映射为一对包含相同节点但不同连边的网络。我们聚焦于一种用于可视化和分析双网络的新方法。该方法使用两种社区发现算法，并以带有图形用户界面的 Python 工具形式提供。该工具能够加载双网络，并提取最稠密连通子图以及公共模块化社区。后者通过采用 Louvain 算法的适应性实现获得。所提出的算法与图形工具已使用社交、生物及合著网络进行了测试。结果表明，所提方法高效且能够从双网络中提取有意义的信息。最后，作为贡献，所提出的图形用户界面可视为该领域的一项宝贵创新。
引用
@article{arxiv.2103.03728,
title = {Using Dual-Network Analyser for extracting communities from Dual Networks},
author = {Pietro Hiram Guzzi and Giuseppe Tradigo and Pierangelo Veltri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.03728},
year = {2021}
}