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

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.