論文の概要: A Clarified Typology of Core-Periphery Structure in Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10191v2
- Date: Thu, 21 May 2020 15:31:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-19 05:51:23.039002
- Title: A Clarified Typology of Core-Periphery Structure in Networks
- Title（参考訳）: ネットワークにおけるコア周辺構造の解明
- Authors: Ryan J. Gallagher, Jean-Gabriel Young, Brooke Foucault Welles
- Abstract要約: コア周辺構造(英語版)は、ネットワークを密度の高いコアと疎い周辺に配置し、様々な社会的、生物学的、技術的ネットワークの汎用的な記述子である。
異なるコア周辺アルゴリズムは、コア周辺構造の一貫性のない記述が得られるにもかかわらず、しばしば適用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09208007322096533
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Core-periphery structure, the arrangement of a network into a dense core and
sparse periphery, is a versatile descriptor of various social, biological, and
technological networks. In practice, different core-periphery algorithms are
often applied interchangeably, despite the fact that they can yield
inconsistent descriptions of core-periphery structure. For example, two of the
most widely used algorithms, the k-cores decomposition and the classic
two-block model of Borgatti and Everett, extract fundamentally different
structures: the latter partitions a network into a binary hub-and-spoke layout,
while the former divides it into a layered hierarchy. We introduce a
core-periphery typology to clarify these differences, along with Bayesian
stochastic block modeling techniques to classify networks in accordance with
this typology. Empirically, we find a rich diversity of core-periphery
structure among networks. Through a detailed case study, we demonstrate the
importance of acknowledging this diversity and situating networks within the
core-periphery typology when conducting domain-specific analyses.
- Abstract（参考訳）: ネットワークを密度の高いコアと疎い周辺に配置するコア周辺構造は、様々な社会的、生物学的、技術的ネットワークの汎用的な記述子である。
実際には、コア周辺構造の一貫性のない記述が得られるにもかかわらず、異なるコア周辺アルゴリズムはしばしば相互に適用される。
例えば、最も広く使われている2つのアルゴリズム、k-コア分解とボルガッティとエヴェレットの古典的な2ブロックモデルは、根本的に異なる構造を抽出している。
本稿では,これらの違いを明らかにするため,コア周辺型とベイズ確率ブロックモデルを用いてネットワークを分類する手法を提案する。
ネットワーク間のコア-周辺構造の多様性を実証的に確認する。
詳細なケーススタディを通じて、ドメイン固有解析を行う際に、コア周辺型学における多様性とネットワークの確立の重要性を実証する。
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