Cấu trúc cộng đồng trong các mạng xã hội và mạng sinh học

Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America - Tập 99 Số 12 - Trang 7821-7826 - 2002
Michelle Girvan1, M. E. J. Newman1
1Santa Fe Institute, 1399 Hyde Park Road, Santa Fe, NM 87501; Department of Physics, Cornell University, Clark Hall, Ithaca, NY 14853-2501; and Department of Physics, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109-1120

Tóm tắt

Một số nghiên cứu gần đây đã tập trung vào các thuộc tính thống kê của các hệ thống mạng như mạng xã hội và Mạng toàn cầu. Các nhà nghiên cứu đặc biệt chú ý đến một vài thuộc tính dường như phổ biến ở nhiều mạng: thuộc tính thế giới nhỏ, phân phối bậc theo luật công suất, và tính chuyển tiếp của mạng. Trong bài báo này, chúng tôi làm nổi bật một thuộc tính khác được tìm thấy trong nhiều mạng, đó là thuộc tính cấu trúc cộng đồng, trong đó các nút mạng được kết nối với nhau thành các nhóm chặt chẽ, giữa các nhóm đó có chỉ những kết nối lỏng lẻo hơn. Chúng tôi đề xuất một phương pháp để phát hiện các cộng đồng như vậy, được xây dựng dựa trên ý tưởng sử dụng các chỉ số trung tâm để tìm ranh giới cộng đồng. Chúng tôi thử nghiệm phương pháp của mình trên các đồ thị do máy tính tạo ra và các đồ thị trong thế giới thực, có cấu trúc cộng đồng đã biết và phát hiện rằng phương pháp này phát hiện cấu trúc đã biết này với độ nhạy và độ tin cậy cao. Chúng tôi cũng áp dụng phương pháp này cho hai mạng có cấu trúc cộng đồng chưa được biết rõ—mạng hợp tác và mạng thức ăn—và thấy rằng nó phát hiện các phân chia cộng đồng quan trọng và có thông tin ở cả hai trường hợp.

Từ khóa

#cấu trúc cộng đồng #mạng xã hội #mạng sinh học #chỉ số trung tâm #phát hiện cộng đồng

Tài liệu tham khảo

10.1038/35065725

10.1017/CBO9780511815478

J Scott Social Network Analysis: A Handbook (Sage, 2nd Ed., London, 2000).

10.1038/30918

10.1073/pnas.200327197

10.1073/pnas.98.2.404

10.1145/316194.316229

10.1038/43601

10.1016/S1389-1286(00)00083-9

10.1038/35004572

10.1038/35036627

10.1038/81025

10.1016/0378-8733(78)90010-2

S Milgram Psychol Today 2, 60–67 (1967).

10.1126/science.286.5439.509

10.1103/PhysRevLett.85.4629

10.1103/PhysRevLett.85.4633

10.1103/PhysRevE.64.026118

10.1007/s100510050359

10.4064/fm-10-1-96-115

10.1111/0081-1750.00098

R K Ahuja, T L Magnanti, J B Orlin Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications (Prentice–Hall, Upper Saddle River, NJ, 1993).

10.1007/BF02289026

10.2307/3033543

10.1103/PhysRevE.64.016131

10.1086/jar.33.4.3629752

10.2307/1943071

10.2307/3546748

10.1086/285382

Thông tin
Thông tin xuất bản

Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America

Tập 99 Số 12

7821-7826

Thông tin tác giả