Ett antal färska studier har fokuserat på de statistiska egenskaperna hos nätverkade system som sociala nätverk och World-Wide Web. Forskarna har särskilt koncentrerat sig på ett fåtal egenskaper som verkar vara gemensamma för många nätverk: den småskaliga egendomen, den makträttsliga examensdistributionen och nättransitiviteten. I detta dokument belyser vi en annan egenskap som finns i många nätverk, egenskapen gemenskap struktur, där nätverk noder förenas i tätt sammansvetsade grupper som det bara finns lösare anslutningar mellan. Vi föreslår en ny metod för att upptäcka sådana samhällen, byggd kring idén att använda centralitetsindex för att hitta samhällsgränser. Vi testar vår metod på datorgenererade och verkliga grafer vars samhällsstruktur redan är känd, och finner att den upptäcker denna kända struktur med hög känslighet och tillförlitlighet. Vi tillämpar också metoden på två nätverk vars samhällsstruktur inte är välkänd-ett samarbetsnätverk och en mat webb-och finner att det upptäcker betydande och informativa gemenskap uppdelningar i båda fallen.
Girvan m.fl. REF beaktade gemenskapsstrukturens egenskap och föreslog en metod för att upptäcka en sådan egenskap i OSN.
Community structure in social and biological networks
{'venue': 'Proc. Natl. Acad. Sci. USA 99, 7821-7826 (2002)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science', 'Medicine']}