×

网络聚类E-quality函数的一些性质。 (英语) Zbl 1474.90081号

摘要:表示真实复杂系统的图的最重要属性之一是群体结构或聚类,即在凝聚群中组织顶点,单个群中的边高度集中,而不同群中的顶点之间的边较低。在本文中,我们分析了网络聚类的指数质量函数。我们考虑了文献中不同类别的人工网络,并分析了指数质量函数的最大化是否倾向于在最优划分中合并或分裂簇,即使它们定义明确。我们的理论结果表明,指数质量函数可以检测到所有类实例中预期的合理聚类,而模块性函数则不能。

MSC公司:

90B10型 运筹学中的确定性网络模型
90C27型 组合优化
90立方厘米 涉及图形或网络的编程
90C26型 非凸规划,全局优化
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Biedermann,S.、Henzinger,M.、Schulz,C.和Schuster,B.,“模因图聚类”,摘自:第17届实验算法国际研讨会(SEA 2018),意大利拉奎拉的Gran Sasso科学研究所(GSSI),Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum fuer Informatik,103(3)(2018)1-15·Zbl 1493.68294号
[2] Blondel,V.D.、Guillaume,J.-L.、Lambiotte,R.和Lefebvre,E.,“大型网络中社区的快速发展”,《统计力学杂志:理论与实验》,10(2008)1-12·Zbl 1459.91130号
[3] Brandes,U.、Delling,D.、Gaertler,M.、Gorke,R.、Hoefer,M.,Nikoloski,Z.和Wagner,D.“模块化集群”,IEEE知识与数据工程事务,20(2)(2007)172-188·Zbl 1141.68519号
[4] Chen,M.、Nguyen,T.和Szymanski,B.K.,“网络社区结构质量的新度量”,ASE Human Journal2(4)(2013)226-240。
[5] Dázami´c,D.、Aloise,D.和Mladenovi´c、N.,“通过模块化最大化进行社区检测的升-降变量邻域分解搜索”,《运筹学年鉴》,272(1-2)(2019)273-287·Zbl 1411.90272号
[6] Dázami´c,D.、Pei,J.、Mari´c、M.、Mladenovi´c,N.和Pardalos,P.M.“复杂网络中社区检测的指数质量函数”,《运筹学国际汇刊》,27(5)(2018)245-266·Zbl 07766422号
[7] Fortunato,S.和Barthelemy,M.,“社区检测中的分辨率限制”,《国家科学院学报》,104(1)(2007)36-41。
[8] Liu,X.和Murata,T.,“用于检测网络中社区的高级模块化专用标签传播算法”,《物理A:统计力学及其应用》,389(7)(2010)1493-1500。
[9] Miyauchi,A.和Kawase,Y.,“网络中基于Z分数的社区检测模块化”,PloS one,11(1)(2016)e0147805。
[10] Nascimento,M.C.和Pitsoulis,L.,“使用路径链接抓取通过模块化最大化进行社区检测”,计算机与运筹学,40(12)(2013)3121-3131·Zbl 1348.91237号
[11] Newman,M.E.和Girvan,M.,“发现和评估网络中的社区结构”,《物理评论》E,69(2)(2004)026113。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。