För många nätverk av vetenskapligt intresse känner vi till både nätverksanslutningar och information om nätverksnoder, såsom ålder eller kön för individer i ett socialt nätverk, geografisk placering av noder på Internet eller cellulär funktion av noder i ett genregelverk. Här visar vi hur denna "metadata" kan användas för att förbättra vår analys och förståelse av nätverksstruktur. Vi fokuserar särskilt på problemet med att upptäcka samhällen i nätverk och utvecklar en matematiskt principiell strategi som kombinerar ett nätverk och dess metadata för att upptäcka samhällen mer exakt än vad som kan göras med någondera ensam. Avgörande är att metoden inte utgår från att metadata är korrelerade med de samhällen vi försöker hitta. Istället lär sig metoden om en korrelation finns och korrekt använder eller ignorerar metadata beroende på om de innehåller användbar information. De inlärda korrelationerna är också av intresse för deras egen rätt, vilket gör det möjligt för oss att göra förutsägelser om gemenskapens medlemskap i noder vars nätverksanslutningar är okända. Vi demonstrerar vår metod på syntetiska nätverk med känd struktur och på verkliga nätverk, stora och små, hämtade från sociala, biologiska och tekniska områden.
Newman och Clauset REF föreslår en metod som kombinerar ett nätverk och dess nodinformation för att upptäcka samhällen.
Ju l 2 01 5 Structure and inference in annotated networks