Många verkliga nätverk är så stora att vi måste förenkla deras struktur innan vi kan ta fram användbar information om de system de representerar. Eftersom verktygen för att göra dessa förenklingar sprider sig i nätverkslitteraturen, skulle forskarna dra nytta av vissa riktlinjer om vilka av de så kallade community detektionsalgoritmerna som är mest lämpliga för de strukturer de studerar och de frågor de ställer. Här visar vi att olika metoder belyser olika aspekter av ett nätverks struktur och att den typ av information som vi försöker ta fram om systemet måste vägleda oss i vårt beslut. Till exempel, många community detektionsalgoritmer, inklusive den populära modularitet maximization tillvägagångssätt, infer modul uppdrag från en underliggande modell av nätverksbildningsprocessen. Men vi är inte alltid lika intresserade av hur ett systems nätverksstruktur bildades, som vi är i hur ett nätverks yttre struktur påverkar systemets beteende. För att se hur struktur påverkar nuvarande beteende, kommer vi att inse att länkar i ett nätverk framkallar rörelse över nätverket och resultera i systemomfattande ömsesidigt beroende. Genom att göra det erkänner vi uttryckligen att de flesta nätverk har ett flöde. För att markera och förenkla nätverksstrukturen med avseende på detta flöde använder vi kartekvationen. Vi presenterar en intuitiv härledning av denna flödesbaserade och informationsteoretiska metod och ger en interaktiv online-applikation som vem som helst kan använda för att utforska mekaniken i kartekvationen. Skillnaderna mellan kartekvationen och modularitetsmaximeringsmetoden är inte bara begreppsmässiga. Eftersom kartekvationen är inriktad på flödesmönster på nätverket och modularitetsmaximeringsmetoden inte gör det, kan de två metoderna ge dramatiskt olika resultat för vissa nätverksstrukturer. För att illustrera detta och bygga vår förståelse för varje metod, vi partitionerar flera sample nätverk. Vi beskriver också en algoritm och tillhandahåller källkod för att effektivt bryta ner stora viktade och riktade nätverk baserat på kartekvationen.
Resultaten av deras tester visar att Infomap REF, som bygger på en komprimering av information på nätverket, har utmärkt prestanda.
The map equation
{'venue': None, 'journal': 'The European Physical Journal Special Topics', 'mag_field_of_study': ['Physics']}