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基于社区层次结构的预测方法.docx
资料介绍
基于社区层次结构的预测方法
一、方法概述
复杂网络系统中,节点与边的连接往往呈现出显著的聚集特征,同一聚集内部的节点连接紧密,不同聚集之间的连接相对稀疏,这种聚集特征被称为社区结构。实际网络中的社区结构往往不是平面化的单层结构,而是呈现出嵌套的层级特性:大的社区可以进一步划分为多个更小的子社区,子社区还可以继续细分,形成从宏观网络全局到微观单个节点的多层层次结构,这种结构就被称为社区层次结构。
基于社区层次结构的预测方法,就是利用复杂网络中 inherent 的社区层次特性,通过挖掘不同层级社区的结构特征、节点属性与连接规律,对网络中未知信息进行预测的一类方法,目前已经广泛应用于链接预测、节点属性预测、影响力预测、疾病风险预测等多个研究领域。
二、社区层次结构的形成与核心特性
(一)形成逻辑
在真实网络中,社区层次结构的产生源于系统本身的组织规律,例如:
1. 社会网络中,整个社会可以划分为不同地域,每个地域划分为不同城市,每个城市包含不同社区,每个社区包含不同家庭,自然形成多层嵌套的层级;
2. 生物网络中,基因调控网络可以划分为不同功能模块,每个功能模块包含多个子功能单元,每个单元包含多个相互作用的基因,同样呈现清晰的层次特征;
3. 引文网络中,学科分为一级学科、二级学科、研究方向,每个方向下包含众多论文,引用关系天然对应层级结构。
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