Vi presenterar ett ramverk för att automatiskt sönderdela ("block-modeling") de funktionella klasserna av agenter inom ett komplext nätverk. Dessa klasser representeras av noderna i en bildgraf ("blockmodell") som skildrar huvudmönstren för konnektivitet och därmed funktionella roller i nätverket. Med hjälp av en första princip tillvägagångssätt, vi härleda en åtgärd för passformen av ett nätverk till någon given bild graf tillåter objektiv hypotes testning. Från egenskaperna hos en optimal passform, vi härleda hur man hittar den bästa passande bildgrafik direkt från nätverket och presentera ett kriterium för att undvika övermontering. Metoden kan hantera både två- och ettstegsdata, riktad och oriktad samt viktade nätverk och gör det möjligt att hantera olika typer av länkar samtidigt. Den är icke-parametrisk och beräkningseffektiv. Begreppen strukturell likvärdighet och modularitet ses som speciella fall av vårt tillvägagångssätt. Vi tillämpar vår metod på världshandelsnätverket och analyserar de roller som enskilda länder spelar i den globala ekonomin.
Det finns en ram för blockmodellering klasser inom komplexa nätverk REF.
Role models for complex networks
{'venue': 'EPJB, 60(2),pp.217-224, (2007)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics']}