Samhällets struktur av komplexa nätverk avslöjar både deras organisation och dolda relationer bland sina väljare. De flesta metoder för detektering i samhället som för närvarande finns tillgängliga är inte deterministiska, och deras resultat är vanligtvis beroende av de specifika slumpmässiga fröna, de ursprungliga villkoren och de regler som antagits för att de ska kunna genomföras. Samförståndskluster används i dataanalys för att generera stabila resultat från en uppsättning partitioner som levereras med stokastiska metoder. Här visar vi att samsynskluster kan kombineras med alla befintliga metoder på ett självkonsekvent sätt, vilket avsevärt ökar både stabiliteten och noggrannheten hos de resulterande partitionerna. Denna ram är också särskilt lämplig för att övervaka utvecklingen av samhällsstrukturen i tidsbundna nätverk. En tillämpning av konsensus klustering till ett stort citeringsnätverk av fysikpapper visar sin förmåga att hålla reda på födsel, död och diversifiering av ämnen.
Därför kan det kombineras med alla befintliga metoder på ett självkonsekvent sätt, vilket avsevärt ökar både stabiliteten och noggrannheten hos de resulterande partitionerna REF.
Consensus clustering in complex networks
{'venue': 'Scientific Reports 2, 336 (2012)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Medicine']}