Resumen

Las estructuras comunitarias pueden revelar organizaciones y propiedades funcionales de redes complejas; por lo tanto, la detección de comunidades en redes es de gran importancia. Con el aumento de las redes grandes en años recientes, la eficiencia en la detección de comunidades es demandada críticamente. Por lo tanto, han surgido muchos métodos locales. En este artículo, proponemos un método de detección de comunidades basado en la similitud de nodos, que también es local y consta de dos fases. En la primera fase, primero sacamos el nodo con el mayor grado de la red para tomarlo como un ejemplo de la primera comunidad e insertamos su nodo vecino más similar en la comunidad también. Luego, se selecciona el nodo con el mayor grado en los nodos restantes; si su nodo vecino más similar aún no ha sido clasificado en ninguna comunidad, creamos una nueva comunidad para el nodo seleccionado y su nodo vecino más similar. De lo contrario, si su nodo vecino más similar ha sido clasificado en cierta comunidad, insertamos el nodo seleccionado en la comunidad a la que pertenece su nodo vecino

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Estructuras; Redes; Detección de comunidades; Método; Similitud de nodos; Rendimiento
• Keywords:Structures; Networks; Community detection; Method; Node similarity; Performance