Gemenskapsstrukturen är gemensam i olika verkliga nätverk; metoder eller algoritmer för att upptäcka sådana samhällen i komplexa nätverk har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren. Vi introducerade en annan adaptiv klusteralgoritm som kan extrahera moduler från komplexa nätverk med stor noggrannhet och robusthet. I detta tillvägagångssätt, varje nod i ett nätverk fungerar som en autonom agent som visar flockning beteende där hörn alltid reser mot sina föredragna granngrupper. En optimal modulstruktur kan uppstå ur en samling av dessa aktiva noder under en självorganiseringsprocess där hörn ständigt omgrupperar. Dessutom visar vi att vår algoritm verkar fördelaktig över andra konkurrerande metoder, t.ex., den Newman-snabba algoritmen genom intensiv utvärdering. Applikationerna i tre verkliga nätverk visar överlägsenheten i vår algoritm för att hitta samhällen som är parallella med den lämpliga organisationen i verkligheten.
Med början med de inledande samhällen som beräknas med Louvain metoden, algoritmen tillämpar adaptiva nod gemenskap förändringar genom att betrakta varje nod som en autonom agent som visar flockning beteende mot sina föredrar angränsande grupper REF.
Adaptive clustering algorithm for community detection in complex networks
{'venue': 'Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics', 'journal': 'Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}