Grupper av hörn inom ett gigantiskt nätverk som World-Wide Web är sannolikt mycket mindre än själva nätverket. Fortunato och Barthélemy har dock visat att modularitetsmaximeringsalgoritmer för community detektion kan misslyckas med att lösa samhällen med färre än p L/2 kanter, där L är antalet kanter i hela nätverket. Denna upplösning gräns leder modularitet maximization algoritmer att ha notoriskt dålig noggrannhet på många verkliga nätverk. Fortunato och Barthélemys argument kan även utsträckas till nätverk med viktade kanter, och vi härleder detta följdargument. Vi drar slutsatsen att viktade modularitetsalgoritmer kan misslyckas med att lösa samhällen med mindre än p W / 2 total kantvikt, där W är den totala kantvikten i nätverket och är den maximala vikten av en inter-community kant. Om den är liten kan små samhällen lösas. Eftersom ett vägt eller oviktat nätverk, beskriver vi hur man härleder nya kantvikter för att uppnå en låg, vi modifierar "CNM" gemenskap detektionsalgoritm för att maximera viktad modularitet, och visar att den resulterande algoritmen har avsevärt förbättrad noggrannhet. I experiment med en framväxande gemenskapsstandardriktmärke, finner vi att vår enkla CNM variant är konkurrenskraftig med de mest exakta community detektionsmetoder som hittills föreslagits.
I REF påpekade författarna att genom att vikta ett nät uppgår upplösningsgränsen till W ε/2, eftersom W är summan av vikterna i nätet och ε den maximala vikten av en kantanslutningsvertikal som finns i två olika samhällen.
Tolerating the Community Detection Resolution Limit with Edge Weighting
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics', 'Medicine']}