Ett betydande problem i analysen av komplexa nätverk är att avslöja samhällsstruktur, där nätverk noder är tätt anslutna i samma samhällen, mellan vilka det finns glesa anslutningar. Tidigare algoritmer för community detektion i verkliga nätverk har brister av hög komplexitet eller kräver för tidigare information såsom antal eller storlekar av samhällen eller inte kan få samma resulterande partition i flera körningar. I detta dokument föreslog vi en enkel och effektiv algoritm som använder korrelationen av noder ensam, vilket varken kräver optimering av fördefinierade objektiv funktion eller information om antal eller storlekar av samhällen. Vi testar vår algoritm på verkliga och syntetiska grafer vars samhällsstruktur redan är känd och observerar att den föreslagna algoritmen upptäcker denna kända struktur med hög tillämplighet och tillförlitlighet. Vi tillämpar också algoritmen på vissa nätverk vars samhällsstruktur är okänd och finner att den upptäcker deterministiska och informativa samhällspartitioner i dessa fall.
Den nya CAN-algoritmen REF ) föreslås avslöja samhällsstruktur med hjälp av korrelationsanalys av noder.
Correlation Analysis of Nodes Identifies Real Communities in Networks
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Physics and Society', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Mathematics']}