Multiskiktsnät är nätverk på en uppsättning enheter (noder) med flera typer av förbindelser (kanter) mellan dem där varje typ av relation/interaktion representeras som ett nätskikt. Precis som med nätverk med ett lager är det en viktig uppgift att upptäcka samhället i nätverk med flera lager. En stor grupp av populära community detektionsmetoder i nätverk bygger på att optimera en kvalitetsfunktion som kallas modularity score, vilket är ett mått på närvaro av moduler eller samhällen i nätverk. Därför är ett första steg i community detektion att definiera en lämplig modularitet poäng som är lämplig för nätverket i fråga. Här introducerar vi flera flerlagers nätmodularitetsåtgärder under olika nullmodeller av nätverket, motiverade av empiriska observationer i nätverk från olika användningsområden. I synnerhet definierar vi flerskiktskonfigurationsmodellen, den förväntade flerskiktsmodellen och deras olika modifikationer som nollmodeller för flerskiktsnätverk för att härleda olika modulära egenskaper. De föreslagna modulärerna är indelade i två kategorier. Den första kategorin, som bygger på gradkorrigerad flerskikts stokastisk blockmodell, har den flerskiktsförväntade gradmodellen som sin nullmodell. Den andra kategorin, som är baserad på flerskiktsförlängningar av Newman-Girvan moduläritet, har flerskiktskonfigurationsmodellen som sin nullmodell. Dessa åtgärder optimeras sedan för att upptäcka den optimala gemenskapstilldelningen av noder. Vi jämför effektiviteten av åtgärderna för att upptäcka gemenskap i simulerade nätverk och sedan tillämpa dem på fyra verkliga nätverk.
Paul och Chen REF beskriver en klass av null modeller för flerskikts community detektion baserat på konfiguration och förväntad grad modell.
Null Models and Modularity Based Community Detection in Multi-Layer Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}