<p>چکیده: ماژولاریتی، یکی از ویژگی های برجسته شبکه های پیچیده است که ساختار این شبکه ها را به صورت گروه های جامعه ای تقسیم می کند. تاکنون، روش های زیادی برای شناسایی جوامع در شبکه های پیچیده به کار گرفته شده است، اما برخی از این روش ها بهینه سازی های محلی دارند که به تر چکیده کامل
<p>چکیده: ماژولاریتی، یکی از ویژگی های برجسته شبکه های پیچیده است که ساختار این شبکه ها را به صورت گروه های جامعه ای تقسیم می کند. تاکنون، روش های زیادی برای شناسایی جوامع در شبکه های پیچیده به کار گرفته شده است، اما برخی از این روش ها بهینه سازی های محلی دارند که به ترتیب پردازش نودها، جواب نهایی را تحت تاثیر قرار می دهند. در این مقاله، یک روش جدید برای یافتن جوامع در شبکه های پیچیده با استفاده از تقسیم و ادغام پیشنهاد شده است. در این روش، از درخت پوشای کمینه به عنوان یک ابزار برای تشخیص عدم تشابه بین نودها استفاده می شود. در فرایند تقسیم، یال هایی که بیشترین عدم تشابه را نشان می دهند، در درخت پوشای کمینه حذف می شوند تا گروه های کوچکتری از نودهای یک جامعه ایجاد شوند. در فرایند ادغام، هر گروه با گروه همسایه ادغام می شود که ترکیب آنها بیشترین افزایش ماژولاریتی را نسبت به گروه های همسایه دیگر داشته باشند. نتایج آزمایش های انجام شده بر روی شبکه های واقعی و شبکه های ساختگی نشان می دهد که روش پیشنهادی در این مقاله، دقت بهتری برای شناسایی جوامع در شبکه های پیچیده دارد.</p>
پرونده مقاله