Resumen

La estructura de comunidad es una de las características comunes de las redes complejas. En el trabajo práctico, hemos observado que cada nodo y su nodo más similar tienden a ser asignados a la misma comunidad y que dos comunidades a menudo se fusionan si existen relativamente más aristas entre ellas. Inspirados por estas observaciones, presentamos un método de detección de comunidades llamado en este artículo. En primer lugar, calculamos las similitudes entre cualquier nodo y sus vecinos de primer y segundo orden de una manera novedosa y luego extraemos las comunidades iniciales de la red asignando a cada nodo y a su nodo más similar a la misma comunidad. En este procedimiento, algunos nodos ubicados en los límites de la comunidad podrían ser clasificados en comunidades incorrectas. Para corregir esto, ajustamos sus afiliaciones a la comunidad reclasificándolos en la comunidad en la que la mayoría de sus vecinos se encuentran. Después de eso, podría existir un número relativamente mayor de aristas entre algunas comunidades. Por lo tanto, consideramos fusionar dichas comunidades para mejorar la calidad de la estructura final

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Estructura de la comunidad; Redes complejas; Nodo; Nodo similar; Aristas; Detección de comunidades
• Keywords:Community structure; Complex networks; Node; Similar node; Edges; Community detection