Nätverk uppvisar ofta struktur på olika skalor. Vi föreslår en metod för att identifiera samhällsstruktur på olika skalor baserat på modulär multiupplösning och samsynskluster. Vårt bidrag består av två delar. För det första föreslår vi en strategi för provtagning av alla möjliga lösningar för multiupplösningsmodulalitetens kvalitetsfunktion. Vårt tillvägagångssätt är direkt baserat på moduläritetens egenskaper och ger i synnerhet ett naturligt sätt att undvika behovet av att öka upplösningsparametern med flera storleksordningar för att bryta några få kvarvarande små samhällen, vilket kräver att ad hoc-gränser införs för upplösningsområdet med standardiserade provtagningsmetoder. För det andra föreslår vi ett hierarkiskt samförståndsförfarande, baserat på en modifierad modularitet, som gör det möjligt att konstruera en hierarkisk konsensusstruktur med tanke på en uppsättning inmatningspartitioner. Medan vi här är intresserade av dess tillämpning på partitioner som provtas med hjälp av multiupplösning modularitet, detta samförstånd klustering förfarande kan tillämpas på utgången av alla kluster algoritmer. Som sådan ser vi många potentiella tillämpningar av de enskilda delarna av vårt flerupplösta samförståndsförfarande utöver att använda själva förfarandet för att identifiera hierarkisk struktur i nätverk. Gemenskapsdetektering 1-3, dvs. identifiering av grupper av noder som är tätt sammankopplade internt och löst anslutna till resten av systemet, är ett viktigt verktyg för att analysera nätverkens struktur. Gemenskapsdetektering är ett odefinierat problem där man vanligtvis identifierar samhällsstrukturen som ungefärliga lösningar på svåra optimeringsproblem (t.ex. moduläritet 4, Infomap 5, Stochastic Block Models 6 ). Heuristik för att identifiera god samhällsstruktur baserad på dessa optimeringsproblem är ofta stokastiska i naturen, returnerar olika strukturer för olika körningar av algoritmen. Dessa olika strukturer, även om de tenderar att vara lika i kvalitet baserat på optimeringskriteriet, kan vara ganska olika (se Good et al. 7 för exempel i samband med modularitetsmaximering). Dessutom, nätverk uppvisar ofta struktur på olika skalor och multiupplösning gemenskap detektionsmetoder (t.ex., baserat på Modularity 8,9, Infomap 10, och Stabilitet 11 ), som identifierar struktur på olika skalor baserat på en upplösning parameter, har utvecklats för att ta itu med detta problem. För stokastiska blockmodeller fungerar antalet block som en naturlig upplösningsparameter. Som ett resultat, när man försöker identifiera samhällen i ett nätverk, ställs man ofta inför problemet att man har ett stort antal potentiella partitioner (som ett resultat av olika algoritmer, flera körningar och / eller flera värden av en upplösningsparameter) och ofta inget bra sätt att välja en enda bästa partition. Konsensus klustring (även känd som ensemble klustring) 12,13 försöker lindra detta problem genom att identifiera gemensamma drag i en ensemble av partitioner. Kombinationen av partitionerna av ensemblen ger en konsensuspartition, som är representativ för ensemblen, i det att den i genomsnitt är mer lik alla nätverksdelar än någon av dem. Vi betonar att samsynskluster i huvudsak är en teknik för att minska buller, som ger robusta resultat, men inte nödvändigtvis en bättre lösning på problemet. Till exempel, om vi hanterar partitioner som genereras av optimeringen av någon objektiv funktion (t.ex. modularitet, som vi gör här), är den bästa lösningen, enligt metoden, den som motsvarar det största värdet av den objektiva funktionen, per definition. Frågan om förhållandet mellan den lösning som tillhandahålls av en algoritm och den eller de grundläggande sanningar som döljs i uppgifterna debatteras mycket [14] [15] [16] [17]. Samförstånd om klustermetoder har tidigare tillämpats på problemet med att upptäcka människor i samhället [18] [19] [20] [21]. Liksom i dessa befintliga tillvägagångssätt använder vi den parvisa samklassificeringen av noder som grund för vårt samförståndsklusterförfarande. Detta tillvägagångssätt är naturligt när det gäller detektering av gemenskap, eftersom samklassificering definierar ett nätverk och man på så sätt kan använda befintliga detekteringsalgoritmer för att uppnå samförståndskluster.
Nyligen Jeub et al. I REF infördes en teknik för provtagningsvärden för en upplösningsparameter och tillämpning av hierarkisk konsensusklusterteknik.
Multiresolution Consensus Clustering in Networks
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Medicine']}