A novel framework for community modeling and characterization in directed temporal networks

Christian Bongiorno; Lorenzo Zino; Alessandro Rizzo

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A novel framework for community modeling and characterization in directed temporal networks

机译：有向时间网络中社区建模和特征描述的新颖框架

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Abstract We deal with the problem of modeling and characterizing the community structure of complex systems. First, we propose a mathematical model for directed temporal networks based on the paradigm of activity driven networks. Many features of real-world systems are encapsulated in our model, such as hierarchical and overlapping community structures, heterogeneous attitude of nodes in behaving as sources or drains for connections, and the existence of a backbone of links that model dyadic relationships between nodes. Second, we develop a method for parameter identification of temporal networks based on the analysis of the integrated network of connections. Starting from any existing community detection algorithm, our method enriches the obtained solution by providing an in-depth characterization of the very nature of the role of nodes and communities in generating the temporal link structure. The proposed modeling and characterization framework is validated on three synthetic benchmarks and two real-world case studies.

机译：摘要我们处理了复杂系统的社区结构建模和特征化的问题。首先，我们基于活动驱动网络的范式为定向时态网络提出数学模型。现实世界中的许多功能都封装在我们的模型中，例如分层和重叠的社区结构，节点在充当连接源或消耗时的异构态度，以及存在模拟节点之间二元关系的链接主干。其次，基于对连接的集成网络的分析，我们开发了一种用于时间网络参数识别的方法。从任何现有的社区检测算法开始，我们的方法通过提供节点和社区在生成时间链接结构中的作用的本质的深入特征来丰富获得的解决方案。所提出的建模和表征框架已在三个综合基准和两个实际案例研究中得到了验证。

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来源
《Applied Network Science》 |2019年第1期|共25页
作者
Christian Bongiorno; Lorenzo Zino; Alessandro Rizzo;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类网络化;
关键词
Activity driven networkBackboneCommunity structureHeterogeneityParameter identificationTime-varying network;

机译：活动驱动网络骨干社区结构异质性参数识别时变网络;

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