Gemenskapens upptäckt och analys är en viktig metod för att förstå organisationen av olika verkliga nätverk och har tillämpningar i problem som är så olika som samförståndsbildning i sociala samhällen eller identifiering av funktionella moduler i biokemiska nätverk. För närvarande används algoritmer som identifierar samhällsstrukturer i storskaliga verkliga nätverk kräver en priori information såsom antal och storlek på samhällen eller är beräkning dyrt. I det här dokumentet undersöker vi en enkel algoritm som använder nätverksstrukturen ensam som sin guide och som varken kräver optimering av en fördefinierad objektiv funktion eller förhandsinformation om samhällena. I vår algoritm initieras varje nod med en unik etikett och vid varje steg antar varje nod den etikett som de flesta av dess grannar för närvarande har. I denna iterativa process bildar tätt sammankopplade grupper av noder ett samförstånd om en unik märkning för att bilda samhällen. Vi validerar algoritmen genom att tillämpa den på nätverk vars samhällsstrukturer är kända. Vi visar också att algoritmen tar nästan linjär tid och därför är det beräkningsmässigt billigare än vad som hittills varit möjligt.
En annan viktig forskningsväg är etikettutbredningsalgoritm (LPA) REF.
Near linear time algorithm to detect community structures in large-scale networks
{'venue': 'Physical Review E 76, 036106 (2007)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}