Temporal samhällen är resultatet av en konsekvent partitionering av noder över flera ögonblicksbilder av ett evolverande nätverk, och de ger insikter om hur täta kluster i ett nätverk uppstår, kombinera, dela och förfall över tiden. För att på ett tillförlitligt sätt upptäcka tidsgemenskaper måste vi inte bara hitta en bra samhällspartition i en given ögonblicksbild, utan också se till att den har en viss likhet med de partitioner som hittades i de tidigare ögonblicksbilderna, en särskilt svår uppgift med tanke på den extrema känsligheten hos samhällsstrukturen som skapas av nuvarande metoder för ändringar i nätverksstrukturen. Här, motiverat av trögheten i internode-relationerna, presenterar vi ett nytt mått på partitionsavståndet som kallas främlingskap, och visar att begränsningen av främlingskap gör det möjligt för en att hitta meningsfulla timliga gemenskaper vid olika grader av temporal smidighet i olika verkliga datauppsättningar. Instängdhet är således en principiell metod för att avslöja timliga samhällen i föränderliga nätverk. C ommunity detektion har visat sig avslöja latent men meningsfull struktur i nätverk såsom grupper i online och kontakt-baserade sociala nätverk, funktionella moduler i protein-protein interaktion nätverk, grupper av kunder med liknande intressen hos online återförsäljare, disciplinära grupper av forskare i samarbetsnätverk, etc. 1................................................................ Temporal community detektion syftar till att hitta hur sådana samhällen uppstår, växa, kombinera och förfall i nätverk som utvecklas med tiden. Temporala samhällen kan ge robusta nätverksbaserade insikter om komplexa fenomen som utvecklingen av handelsnätverk mellan länder, uppkomsten av kändisar i sociala medier, bildandet av distinkta politiska ideologier, spridningen av epidemier, trender i riskkapital osv. Statisk community detektion 1 partitionerar ett nätverk i grupper av noder sådan att den intra-grupp kanttätheten är högre än den inter-grupp kanttätheten. En partition kan anges av etiketter som tilldelas noderna i nätverket, och en grupp noder med samma etikett utgör en gemenskap. Metoder som används för att upptäcka samhällen i statiska nätverk hittar en partition av noder som optimerar viss kvalitet (objektiv) funktion som kvantifierar hur community-liknande partitionen är. För tidsvarierande nätverk, givet tidsögonblicksbilder, tilldelar tidsgemenskapsdetektering etiketter till noder i varje ögonblicksbild, och uppsättningen {node, time} par som får samma etikett utgör en tidsgemenskap. Vi definierar en temporal gemenskap struktur som en partitionering av {node, time} par över alla ögonblicksbilder som optimerar en lämplig kvalitetsfunktion. Vi fokuserar på den sekventiella versionen av problemet med tidsgemenskapsdetektering, där man endast får göra beräkningar på den aktuella ögonblicksbilden medan man använder begränsad information från det förflutna. Sekventiella metoder är användbara i situationer där antalet ögonblicksbilder är stort, eller snabb beräkning av tidsgemenskaper är viktigt när nya ögonblicksbilder blir tillgängliga. En populär metod för att upptäcka tidsgemenskaper är att hitta statiska samhällen oberoende i varje ögonblicksbild med hjälp av någon kvalitetsfunktion och sedan ""karta"" gemenskaper mellan ögonblicksbilder för att bevara etiketter när det är möjligt. Exempel på detta tillvägagångssätt inkluderar karta-ekvation metod 2 och klick perkolering metod 3. Dessa metoder använder dock inte uttryckligen partitionerna som hittades i tidigare ögonblicksbilder för att informera sökningen efter den optimala partitionen på den aktuella ögonblicksbilden. Vi hävdar (och visar empiriskt i Resultat) att kartläggning av oberoende upptäckta samhällen sannolikt missar viktiga timliga samhällen eftersom de flesta kvalitetsfunktioner som används för statisk detektering av samhället är mycket degenererade och extremt känsliga för förändringar i nätverket. Detta har visats särskilt för moduläritet 4, en av de tidigaste föreslagna och fortfarande allmänt använda kvalitet funktioner, även om flera andra har därefter införts. Bra o.s.v. 5 visar att för många verkliga nätverk, modularitet landskapet är mycket degenererade och oordnade med många partitioner ger liknande
Estrangement REF detekterar tidsgemenskaper genom att maximera modularitet i en ögonblicksbild som är föremål för en begränsning av avståndet från partitionen i föregående ögonblicksbild.
Sequential detection of temporal communities by estrangement confinement
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}