Resumen

La detección de comunidades es una tarea importante en el análisis de redes, en la que buscamos encontrar una partición de la red que agrupe vértices con patrones de conectividad a nivel de comunidad similares. Las redes bipartitas son un tipo común de red en el que hay dos tipos de vértices, y solo los vértices de diferentes tipos pueden estar conectados. Aunque existen una variedad de métodos potentes y flexibles para dividir una red bipartita en un número especificado de comunidades, sigue siendo una pregunta abierta cómo determinar exactamente cuántas comunidades se deben utilizar, y estimar el número de comunidades de tipo puro en una red bipartita no ha sido completado. En nuestro artículo, proponemos un método llamado biCNEQ (estimación del número de comunidades de redes bipartitas basada en la calidad del coeficiente de filtrado), que garantiza que las comunidades son de tipo puro, para estimar el número de comunidades en una red bipartita. Este artículo realiza las siguientes contribuciones: (1) mostramos cómo una red ponderada unipartita, a

• Materias:Sensores Seguridad informática Rendimiento del hardware Matriz
• Subjects:sensors Computer security Hardware performance Matrix
• Palabras claves:Detección de comunidades; Redes bipartitas; Particionamiento de redes; Comunidades de tipo puro; Método biCNEQ; Red de similitud
• Keywords:Community detection; Bipartite networks; Network partitioning; Pure-type communities; BiCNEQ method; Similarity network