Ett grundläggande problem i analysen av nätdata är upptäckten av nätverksgrupper, grupper av tätt sammankopplade noder, som kan vara överlappande eller åtskilda. Här beskriver vi en metod för att hitta överlappande samhällen baserat på en principiell statistisk metod med hjälp av generativa nätverksmodeller. Vi visar hur metoden kan implementeras med hjälp av en snabb, sluten form förväntan-maximering algoritm som gör att vi kan analysera nätverk av miljontals noder i rimliga körtider. Vi testar metoden både på verkliga nätverk och på syntetiska riktmärken och finner att den ger resultat som är konkurrenskraftiga med tidigare metoder. Vi visar också att samma tillvägagångssätt kan användas för att extrahera icke-överlappande community divisioner via en avslappningsmetod, och visa att algoritmen är konkurrenskraftigt snabb och korrekt för icke-överlappande problem.
REF föreslog en probabilistisk modell av länksamhällen för att upptäcka samhällen, antingen överlappande eller inte, och använde en snabb, sluten form förväntan-maximering algoritm för att analysera nätverk av miljontals hörn i rimliga körtider.
An efficient and principled method for detecting communities in networks
{'venue': 'Phys. Rev. E 84, 036103 (2011)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics', 'Medicine']}