Bipartitnät är en vanlig typ av nätdata där det finns två typer av hörn, och endast hörn av olika typer kan anslutas. Medan bipartitnätverk uppvisar samhällsstruktur som sina unipartite motsvarigheter, befintliga metoder för bipartite community detektion har nackdelar, inklusive implicita parameterval, förlust av information genom en-stegs prognoser, och brist på tolkningsbarhet. Här löser vi problemet med community upptäckt för bipartite nätverk genom att formulera en bipartit stokastisk blockmodell, som uttryckligen innehåller vertex typ information och kan trivialt utvidgas till k-partit nätverk. Denna stokastiska blockmodell ger en projiceringsfri och statistiskt principiell metod för samhällsdetektion som gör tydliga antaganden och parameterval och ger tolkningsbara resultat. Vi demonstrerar denna modells förmåga att effektivt och exakt hitta samhällsstruktur i syntetiska bipartitnätverk med känd struktur och i verkliga bipartitnätverk med okänd struktur, och vi karakteriserar dess prestanda i praktiska sammanhang.
Generellt kan community detektionsalgoritmer i bipartite nätverk falla i två kategorier: en-steg projektion algoritmer och direkt bearbetning algoritmer för bipartite nätverk REF.
Efficiently inferring community structure in bipartite networks
{'venue': 'Physical Review E 90(1): 012805 (2014)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Computer Science', 'Physics', 'Biology']}