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An information-theoretic framework for resolving community structure in complex networks

机译:解决复杂网络中社区结构的信息理论框架

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摘要

To understand the structure of a large-scale biological, social, or technological network, it can be helpful to decompose the network into smaller subunits or modules. In this article, we develop an information-theoretic foundation for the concept of modularity in networks. We identify the modules of which the network is composed by finding an optimal compression of its topology, capitalizing on regularities in its structure. We explain the advantages of this approach and illustrate them by partitioning a number of real-world and model networks.
机译:要了解大型生物,社会或技术网络的结构,将网络分解为较小的子单元或模块可能会有所帮助。在本文中,我们为网络中的模块化概念开发了一个信息理论基础。我们利用网络结构的规律性,通过找到拓扑的最佳压缩来识别组成网络的模块。我们解释了这种方法的优点,并通过划分许多真实世界和模型网络来说明它们。

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