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【2h】

Improving community detection in networks by targeted node removal

机译:通过有针对性的节点删除来改善网络中的社区检测

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摘要

How a network breaks up into subnetworks or communities is of wide interest. Here we show that vertices connected to many other vertices across a network can disturb the community structures of otherwise ordered networks, introducing noise. We investigate strategies to identify and remove noisy vertices (“violators”) and develop a quantitative approach using statistical breakpoints to identify when the largest enhancement to a modularity measure is achieved. We show that removing nodes thus identified reduces noise in detected community structures for a range of different types of real networks in software systems and in biological systems.
机译:网络如何分解成子网或社区引起广泛关注。在这里,我们显示了连接到整个网络上许多其他顶点的顶点会干扰原本有序的网络的社区结构,从而引入噪声。我们研究了识别和消除嘈杂顶点(“违反者”)的策略,并开发了一种使用统计断点的定量方法,以识别何时实现了对模块性度量的最大增强。我们表明,删除这样确定的节点可以减少软件系统和生物系统中一系列不同类型的实际网络的检​​测到的社区结构中的噪声。

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