Resumen

Las estructuras comunitarias en redes complejas juegan un papel importante en la investigación de la función de la red. Aunque existen varios algoritmos basados en afinidad o similitud, sus desventajas son evidentes. Funcionan bien en comunidades fuertes, pero tienen un rendimiento deficiente en comunidades débiles. Los experimentos muestran que a veces, los algoritmos de detección de comunidades basados en una sola afinidad no funcionan bien, especialmente para comunidades débiles. Por lo tanto, diseñamos un algoritmo de conmutación autoadaptativo (SAS), donde las comunidades débiles se detectan mediante la combinación de dos afinidades. En comparación con algunos algoritmos de vanguardia, el algoritmo tiene una precisión competitiva y su complejidad temporal es cercana a lineal. Nuestro algoritmo también proporciona un nuevo marco de algoritmo de combinación para la detección de comunidades. Algunas extensas simulaciones computacionales en redes artificiales y del mundo real confirman la capacidad potencial de nuestro algoritmo.

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Comunidad; Estructuras; Redes; Algoritmo; Afinidad; Detección
• Keywords:Community; Structures; Networks; Algorithm; Affinity; Detection