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阿加瓦尔，G。;D.坎佩。

模块化——通过数学编程最大化图形社区。 （英语） Zbl 1188.90262号

欧洲物理学。J.B，康登斯。物质复杂系统。 66，第3号，409-418（2008）.
摘要：在许多网络中，识别社区是非常有趣的，这些社区是异常密集的个人群体。这样的群体往往揭示了网络的功能或个人的潜在属性。最近，纽曼建议将模块化作为划分为社区的网络质量的自然度量。从那时起，人们提出了各种算法来（近似地）最大化所确定的划分的模块性。本文将数学程序舍入技术引入模块化最大化问题，提出了两种新的算法。更具体地说，这些算法将解取整为线性和向量程序。重要的是，线性规划算法具有后验近似保证：通过将解的质量与线性规划的分数解进行比较，可以获得可用“改进空间”的界。向量编程算法为两个社区的最佳划分提供了类似的界限。我们使用网络分区算法的几个标准测试用例对这两种算法进行了评估，发现它们的性能与过去的算法相当或更好，同时比穷举技术更有效。

引用于1审查
引用于39文件

MSC公司：

90立方厘米35 涉及图形或网络的编程
91D10号 社会、社会和城市演变模型
05C90年 图论的应用
90B10型 运筹学中的确定性网络模型

软件：

图形库;CSDP公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Agarwal}和\textit{D.Kempe}，欧洲物理学。J.B，康登斯。物质复杂系统。66，第3号，409--418（2008；Zbl 1188.90262）
全文： 内政部 arXiv公司

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