論文の概要: The interplay between ranking and communities in networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12670v1
• Date: Thu, 23 Dec 2021 16:10:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-24 16:27:19.525528
• Title: The interplay between ranking and communities in networks
• Title（参考訳）: ネットワークにおけるランキングとコミュニティの相互作用
• Authors: Laura Iacovissi, Caterina De Bacco
• Abstract要約: 本稿では,コミュニティ構造と階層構造との相互作用に基づく生成モデルを提案する。 それぞれのノードが相互作用機構に優先順位を持ち、同じ好みを持つノードが相互作用する可能性が高いと仮定する。 本手法は, コミュニティ検出とランキング抽出の2つの標準手法と比較して, 実世界の合成データと実世界のデータを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Community detection and hierarchy extraction are usually thought of as separate inference tasks on networks. Considering only one of the two when studying real-world data can be an oversimplification. In this work, we present a generative model based on an interplay between community and hierarchical structures. It assumes that each node has a preference in the interaction mechanism and nodes with the same preference are more likely to interact, while heterogeneous interactions are still allowed. The algorithmic implementation is efficient, as it exploits the sparsity of network datasets. We demonstrate our method on synthetic and real-world data and compare performance with two standard approaches for community detection and ranking extraction. We find that the algorithm accurately retrieves each node's preference in different scenarios and we show that it can distinguish small subsets of nodes that behave differently than the majority. As a consequence, the model can recognise whether a network has an overall preferred interaction mechanism. This is relevant in situations where there is no clear "a priori" information about what structure explains the observed network datasets well. Our model allows practitioners to learn this automatically from the data.
• Abstract（参考訳）: コミュニティ検出と階層抽出は通常、ネットワーク上の別々の推論タスクとみなされる。 現実世界のデータを研究するときの2つのうちの1つしか単純化できない。 本研究では,コミュニティ構造と階層構造との相互作用に基づく生成モデルを提案する。 それぞれのノードが相互作用機構の優先順位を持ち、同じ好みを持つノードが相互作用する傾向が強く、不均一な相互作用が許されていると仮定する。 アルゴリズムの実装は効率的であり、ネットワークデータセットのスパーシティを利用する。 本研究では,合成データと実世界データの比較を行い,コミュニティ検出とランキング抽出の2つの標準手法との比較を行った。 アルゴリズムは,各ノードの選好を異なるシナリオで正確に検索し,多数のノードと異なる振る舞いをするノードの小さなサブセットを識別できることが判明した。 その結果、ネットワークが全体的に望ましい相互作用機構を持っているかどうかを認識することができる。 これは、観測されたネットワークデータセットを説明する構造について明確な"優先順位"情報がない状況に関係しています。 私たちのモデルは、実践者がデータから自動的にこれを学べるようにします。

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