Gemenskapsstrukturen är en av de viktigaste strukturella särdragen i nätverken och avslöjar både deras interna organisation och likheten mellan deras elementära enheter. Trots den stora variationen av metoder som föreslås för att upptäcka samhällen i grafer, finns det ett stort behov av multi-purpose tekniker, som kan hantera olika typer av dataset och finesser av gemenskap struktur. I detta papper presenterar vi OSLOM (Order Statistics Local Optimization Method), den första metoden som kan upptäcka kluster i nätverk som svarar för kantriktningar, kantvikter, överlappande samhällen, hierarkier och samhällsdynamik. Det bygger på den lokala optimeringen av en fitnessfunktion som uttrycker den statistiska betydelsen av kluster med avseende på slumpmässiga fluktuationer, som uppskattas med verktyg av Extreme och Order Statistics. OSLOM kan användas ensamt eller som en förfining av partitioner/omslag som levereras av andra tekniker. Vi har också implementerat sekventiella algoritmer som kombinerar OSLOM med andra snabba tekniker, så att samhällsstrukturen i mycket stora nätverk kan avslöjas. Vår metod har en jämförbar prestanda som de bästa befintliga algoritmer på konstgjorda riktmärkesgrafer. Flera tillämpningar på verkliga nätverk visas också. OSLOM implementeras i en fritt tillgänglig programvara (http://www.oslom.org), och vi anser att det kommer att vara ett värdefullt verktyg i analysen av nätverk.
Oslom REF testar till exempel den statistiska betydelsen av kluster med avseende på en slumpmässig konfiguration under samhällsexpansion.
Finding statistically significant communities in networks
{'venue': 'PLoS One 6(4), e18961 (2011)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine', 'Computer Science', 'Biology']}