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普雷姆·K·戈帕兰。；大卫·M·布莱。

高效发现大规模网络中重叠的社区。 （英语） Zbl 1292.91150号

程序。国家。阿卡德。科学。美国 110，第36号，14534-14539（2013）.
摘要：检测重叠社区对于分析和探索自然网络（如社交网络、生物网络和引文网络）至关重要。然而，大多数现有的方法无法扩展到我们在现实世界中经常观察到的网络规模。在本文中，我们开发了一种可扩展的社区检测方法，用于发现大规模现实世界网络中重叠的社区。我们的方法基于贝叶斯网络模型，该模型允许节点参与多个社区，以及相应的算法，该算法自然地将子采样从网络中交织出来，并更新其社区的估计。我们演示了如何发现几个真实世界网络的隐藏社区结构，包括370万美国专利、来自arXiv预打印服务器的575000篇物理文章，以及来自互联网的875000个连接的网页。此外，我们在大型模拟网络上证明了我们的算法能够准确地发现真实的社区结构。本文为使用复杂的统计模型分析大规模网络打开了大门。

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91天30分 社交网络；意见动态
05C82号 小世界图形、复杂网络（图形理论方面）
68英里11 互联网主题
05C85号 图形算法（图形理论方面）
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\textit{P.K.Gopalan}和\textit{D.M.Blei}，程序。国家。阿卡德。科学。美国110，第36号，14534--14539（2013；Zbl 1292.91150）
全文： 内政部

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