Gemenskapens struktur är en viktig egenskap hos komplexa nätverk. En automatisk upptäckt av en sådan struktur är en grundläggande uppgift inom många discipliner, däribland sociologi, biologi, ingenjörsvetenskap och datavetenskap. Nyligen har flera community discovery algoritmer föreslagits baserat på optimering av en kvantitet som kallas modularitet (Q). Problemet med modularitetsoptimering är dock NP-hård, och de befintliga tillvägagångssätten lider ofta av oöverkomligt lång körtid eller dålig kvalitet. Dessutom har det nyligen påpekats att algoritmer baserade på optimering Q kommer att ha en upplösningsgräns, d.v.s. grupper under en viss skala kanske inte upptäcks. I denna forskning föreslår vi först en effektiv heuristisk algoritm, Qcut, som kombinerar spektral grafpartitionering och lokal sökning för att optimera Q. Med hjälp av både syntetiska och verkliga nätverk visar vi att Qcut kan hitta högre modulära egenskaper och är mer skalbar än de befintliga algoritmerna. Dessutom, med Qcut som en viktig komponent, föreslår vi en rekursiv algoritm, HQcut, för att lösa problemet med upplösningsgräns. Vi visar att HQcut framgångsrikt kan upptäcka samhällen på en mycket finare skala och med en högre noggrannhet än de befintliga algoritmerna. Slutligen använder vi Qcut och HQcut för att studera ett protein-protein interaktion nätverk, och visar att kombinationen av de två algoritmerna kan avslöja intressanta biologiska resultat som annars kan vara odetekterbara. Tilläggsfil: http://cic.cs.wustl.edu/qcut/komplemental.pdf.
För att lösa detta problem Ruan el al al. 2008 introducerades två nya algoritmer QCUT och HQCUT REF.
Identifying network communities with a high resolution
{'venue': 'Phys. Rev. E 77, 016104 (2008)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}