Att identifiera överlappande grupper i nätverk är en utmanande uppgift. I detta arbete presenterar vi en ny metod för community detektion som använder en Bayesian nonnegative matris factorization (NMF) modell för att extrahera överlappande moduler från ett nätverk. Systemet har fördelen av mjuka partitioneringslösningar, tilldelning av nod deltagande poäng till moduler och en intuitiv grund. Vi presenterar metodens prestanda mot en mängd olika referensproblem och jämför och kontrasterar den mot flera andra algoritmer för community detektion.
Ett annat exempel är den metod som föreslagits av Psorakis et al. REF, som tillämpar en Bayesian icke-negativa matris factorization modell för att extrahera överlappande moduler från nätverk.
Overlapping community detection using Bayesian non-negative matrix factorization
{'venue': 'Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics', 'journal': 'Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}