Community detection in networks: Modularity optimization and maximum likelihood are equivalent
我们证明了网络中两种广泛使用的社区发现方法之间的精确等价性，即广义形式的模块化最大化方法，其中包含控制发现的社区大小的分辨率参数，以及应用于称为种植分区模型的随机块模型的特殊情况的最大似然方法，其中假设网络中的所有社区具有统计上相似的属性。除此之外，这种等价性提供了模块度函数的数学原理推导，澄清了其使用的条件和假设，并给出了分辨率参数的最佳值的显式公式。
2016-06-07 cs.SI physics.soc-ph
People on Media: Jointly Identifying Credible News and Trustworthy Citizen Journalists in Online Communities
Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息学研究所）
媒体似乎变得更有党派性，往往提供迎合特定群体利益的有偏见的新闻报道。因此，必须确定客观叙述某一事件的可信信息内容。像digg、reddit或newtrust这样的新闻社区提供推荐、评论、质量评级，以及对新闻作品的进一步见解。然而，在这些在线社区中，不同因素之间存在复杂的相互作用：报告的公平性和风格，语言的清晰性和客观性，主题观点（如政治观点），社区成员的专业知识和偏见等等。本文提出了一个模型，系统地分析了不同的用户，新闻和来源之间的新闻社区的互动。我们开发了一个概率图形模型，利用这种联合交互来识别1）高度可信的新闻文章，2）值得信赖的新闻来源，以及3）在社区中扮演“公民记者”角色的专家用户。我们的方法扩展了CRF模型，以纳入实值评级，因为一些社区具有非常细粒度的尺度，无法在不丢失信息的情况下轻松离散。据我们所知，这篇论文是第一篇对新闻界的可信度、信任度和专业知识进行全面分析的论文。
2017-05-09 cs.AI cs.CL cs.IR
Keyword Aware Influential Community Search in Large Attributed Graphs
BUET（孟加拉国工程技术大学）；Swinburne University of Technology（斯威本科技大学）；Melbourne University（墨尔本大学）
我们介绍了一种新的关键字感知的有影响力的社区查询KICQ，发现最有影响力的社区从属性图，其中一个有影响力的社区被定义为一个紧密连接的顶点组，具有一定的优势，超过其他组的顶点与专业知识（一组关键字）匹配的查询条件（单词或短语）。我们首先设计的KICQ，方便用户发出一个有影响力的CS查询直观地使用一组查询条件，和谓词（与或）。在这种情况下，我们提出了一种新的基于词嵌入的相似度模型，使语义社区搜索，这大大扩展了精确的关键字为基础的社区搜索的局限性。接下来，我们提出了一个新的社区的影响力的措施，考虑了社区的凝聚力和影响力，并消除了需要指定的网络的内部参数的值。最后，我们提出了两个有效的算法搜索有影响力的社区在大型属性图。我们提出了详细的实验和案例研究，以证明所提出的方法的有效性和效率。
2019-12-04 cs.CL cs.SI
Community Detection Algorithm Evaluation using Size and Hashtags
了解社交媒体中的社区结构至关重要，因为它有着广泛的应用，如朋友推荐、链接预测和协同过滤。然而，在文献中没有广泛接受的社区定义。现有的工作使用结构相关的指标，如模块化和功能相关的指标，如地面真理来衡量社区发现算法的性能，而忽略了一个重要的指标，社区的大小。[1]建议在社交媒体上有密切联系的社区的规模应限制在150人以内。正如我们在本文中所发现的，许多流行的社区发现算法所获得的大多数社区要么非常小，要么非常大。太小的社区没有实际价值，太大的社区包含弱连接，因此不稳定。在本文中，我们比较各种社区发现算法考虑以下指标：社区的大小，社区的覆盖率，扩展模块化，三角参与率，和用户在同一社区的兴趣。我们还提出了一个简单的集团为基础的算法社区发现作为比较的基线。实验结果表明，我们提出的算法和公认的不相交算法InfoMap在所有的指标表现良好。
2016-12-11 cs.SI physics.soc-ph
Cliques in complex networks reveal link formation and community evolution
无向无权网络中的丢失链接预测是一个开放的、具有挑战性的问题，近年来得到了广泛的研究。本文研究了社区结构与链接形成之间的关系，提出了一种快速阻塞概率模型（FBM）。在四个真实网络上的实验结果表明，该方法具有很好的丢失链接预测精度，并且与传统方法相比，计算效率有了很大的提高。通过分析链接的形成机制，我们还发现，集团结构起着重要的作用，以帮助我们了解如何在社区中的链接增长。因此，我们总结了三个原则，这三个原则被证明能够很好地解释链接形成和网络演化的机理。
2013-03-06 cs.SI physics.soc-ph
Multiscale Evolutionary Perturbation Attack on Community Detection
社区发现的目的是根据节点之间的连接关系对节点进行分组，它在网络分析中起着重要的作用，因为社区被视为元节点，允许我们创建一个大规模的网络地图，以简化其分析。然而，出于隐私原因，我们可能希望在某些情况下防止社区被发现，从而导致社区欺骗的话题。在本文中，我们形式化这个社区发现攻击问题在三个尺度，包括全球攻击（宏观），目标社区攻击（中尺度）和目标节点攻击（微观）。我们将其视为一个优化问题，并进一步提出了一种新的进化扰动攻击（EPA）方法，在那里我们生成对抗网络来实现社区发现攻击。数值实验验证了我们的EPA可以成功地攻击所有三个尺度上的网络社区算法，即，隐藏目标节点或社区，并通过仅改变一小部分链接来进一步扰乱整个网络的社区结构。相比之下，我们的EPA在六个合成网络和三个真实网络上的表现优于一些基线攻击方法。更有趣的是，虽然我们的EPA是基于louvain算法，它也是有效的攻击其他社区发现算法，验证了其良好的可移植性。
2021-02-08 cs.SI physics.soc-ph
Community detection algorithm evaluation with ground-truth data
社区结构对于理解复杂网络至关重要。因此，为了开发有效的社区发现算法，存在巨大的努力。不幸的是，公平评估这些算法的问题是一个蓬勃发展的开放问题。如果真值社区结构可用，则使用各种基于聚类的度量，以便将其与这些算法发现的度量进行比较。然而，在节点级别定义的这些度量对整个社区结构的变化相当不敏感。为了克服这些限制，我们建议利用的拓扑特征的“社区图”（其中的节点是社区和链接代表他们的相互作用），以评估算法。为了说明我们的方法，我们进行了全面的分析重叠社区发现算法使用一组现实世界的网络与已知的先验社区结构。结果提供了一个更好的感知其相对性能相比，经典的指标。此外，他们表明，更多的重点应该放在社区结构的拓扑结构。我们还研究了社区结构的拓扑性质和替代评价指标（质量指标和聚类指标）之间的关系。显然，他们提出了不同的意见，社区结构，他们必须结合起来，以评估社区发现算法的有效性。
2017-11-26 cs.SI physics.soc-ph
Joint Learning of Hierarchical Community Structure and Node Representations: An Unsupervised Approach
University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学双城分校）；Intel Labs（英特尔实验室）
图表示学习已经证明了在诸如跨一系列域的链接预测和节点分类等任务中的改进性能。研究表明，许多自然图可以组织在分层社区中，从而导致使用这些社区来提高节点表示质量的方法。然而，这些方法没有利用学习的表示来提高发现的社区的质量，并建立表示学习和社区发现的迭代和联合优化。在这项工作中，我们提出了Mazi，一个算法，共同学习的层次社区结构和节点表示的图形在一个无监督的方式。为了说明节点表示中的结构，Mazi在层次结构的每个级别上生成节点表示，并利用它们来影响原始图的节点表示。此外，在每一级的社区发现，同时最大化的模块性度量和最小化之间的距离表示的节点和它的社区。使用多标签节点分类和链接预测任务，我们评估我们的方法在各种合成和现实世界的图形，并证明，Mazi优于其他层次和非层次的方法。
2022-01-22 cs.LG cs.SI
Community Structure in Interaction Web Service Networks
许多现实世界的复杂系统，如社会，生物，信息以及技术系统的结果，分散和无计划的进化，导致一个共同的结构化。无论它们的起源如何，这些所谓的复杂网络通常都表现出小世界和无标度特性。另一个共同特点是他们组织成社区。在本文中，我们介绍了基于语法和语义Web服务的组合过程的交互网络模型。在真实Web服务的基准上进行的广泛的实验研究表明，这些网络具有复杂网络的典型属性（小世界，无标度）。与大多数社交网络不同，它们不是可传递的。使用一个有代表性的样本的社区发现算法，社区结构化。对所发现的社区结构的比较评价表明，它们在内容上非常相似。此外，对社区结构和社区本身进行的分析，使我们得出结论，它们的拓扑性质是一致的。
2013-05-02 cs.NI cs.SI physics.soc-ph
Improved mutual information measure for classification and community detection
被称为互信息的信息理论量在分类和社区发现分析中得到广泛使用，以将同一组对象的两个分类进行比较。例如，在分类算法的上下文中，它通常用于将发现的类与已知的地面实况进行比较，从而量化算法性能。在这里，我们认为，标准的互信息，通常定义，省略了一个关键的长期，可以成为大的现实世界的条件下，产生的结果，可以大大错误。我们演示了如何纠正这个错误，并定义了一个互信息，在所有情况下的作品。我们讨论了新措施的实际实施，并给出了一些示例应用程序。
2019-07-29 cs.SI physics.soc-ph stat.ML
Community detection in networks with unequal groups
最近，在网络社区发现问题中发现了一个相变，在该相变下，没有算法能够比随机猜测更好地区分哪些节点属于哪些社区。然而，这个结果到目前为止仅限于社区具有相同大小或相同平均度的情况。在这里，我们考虑的情况下，大小或平均程度是不同的。这种不对称性使我们能够通过检查社区的局部邻域，将节点分配给比随机成功更好的社区。使用腔的方法，我们表明，这完全消除了可检测性过渡的网络与四组或更少，而超过四组的过渡持续到一个临界量的不对称性，但不超过。在后一种情况下，临界点与局部信息的扩散点重合，导致从较不准确的解到更准确的解的全局过渡。
2015-09-10 cs.SI physics.soc-ph
LabelRank: A Stabilized Label Propagation Algorithm for Community Detection in Networks
大数据分析中的一个重要挑战是在大规模网络中发现内聚群体，包括社交网络、遗传网络、通信网络等。在本文中，我们提出了LabelRank，一个有效的算法检测社区通过标签传播。一组运营商被引入到控制和稳定的传播动力学。这些操作解决了传统标签传播算法（LPA）中的随机性问题，在同一网络的所有运行中稳定发现的社区。对真实网络的测试表明，与LPA以及其他流行算法相比，LabelRank显著提高了检测到的社区的质量。
2013-03-13 cs.DS cs.SI physics.soc-ph
Privacy Concerns vs. User Behavior in Community Question Answering
基于社区的问答（CQA）平台是一种众包服务，用于分享从机械维修到育儿等各种主题的用户专业知识。虽然它们自然地内置了在线社交网络基础设施，但它们与Facebook之类的社交网络有着非常不同的目的，在Facebook上，用户与他们的朋友“闲逛”，倾向于分享更多的个人信息。因此，尚不清楚在线社交网络中的隐私问题及其与用户行为的相关性如何转化为CQA平台。这项研究分析了一个成熟的CQA平台一年的记录跟踪，以了解用户的隐私问题之间的关联，这些问题体现在他们的帐户设置和他们在平台上的活动。研究结果表明，隐私偏好与社区中的行为相关，包括参与度，保留度，成就和偏离规范。我们发现，隐私关注的用户有更高的质量和数量的贡献，表现出更高的保留，报告更多的滥用，有更高的感知答案的质量和更大的社交圈。然而，与此同时，这些用户也比具有公共配置文件的用户表现出更多的偏差行为。
2015-08-25 cs.CY cs.SI
Network Analysis of the iNaturalist Citizen Science Community
McGill University（麦吉尔大学）
本研究以iNaturalist平台为案例，构建二分网络分析公民科学项目结构，并提出一个结构独特的网络基准，通过链接预测任务验证其价值。
2023-10-16 cs.AI cs.LG cs.SI
Phase Transitions in Spectral Community Detection
本文研究两社区经随机外部边连接时的谱聚类检测问题，利用随机矩阵理论刻画连接概率临界值处的突变相变并推导其上下界。
2015-05-02 cs.SI physics.soc-ph
Magnetic eigenmaps for community detection in directed networks
有向网络中的社区通常被描述为具有高密度链接的区域，或具有某些连接模式的节点集。我们的社区检测方法结合了质量函数的优化和组合拉普拉斯算子变形的谱聚类，即所谓的磁性拉普拉斯算子。磁拉普拉斯算子的本征函数，我们称之为磁本征映射，包含了结构信息。因此，使用磁本征图，可以揭示包括有向循环的密集社区以及具有运行流的网络中的“角色”社区，通常是由于混合模型而发现的。此外，在马尔可夫稳定性方法的精神，在网络中的不同能级的社区提出了一种研究方法，基于量子力学系统在有限温度下。
2016-07-18 cs.SI math-ph math.MP
Humans Cannot Detect AI-Generated Media But Communities May -- For Now: Collaborative AI Detection in r/RealOrAI on Reddit
The University of Edinburgh（爱丁堡大学）
通过分析Reddit社区r/RealOrAI一年的活动，研究人类协作检测AI生成媒体的行为，发现社区检测准确率达72%但存在系统性假阳性偏差，且感知特征主导推理，而来源验证虽少但通过聚合被放大4.3倍。
2026-05-22 cs.SI
Significance-based community detection in weighted networks
社区发现是对网络中强连接节点进行分组的过程。许多非加权网络的社区发现方法都是基于零模型的。因此，通过这些方法发现的群落具有统计意义。在本文中，我们引入了一个空的加权网络称为连续配置模型。我们使用该模型作为社区发现的工具，并模拟加权网络与空节点。首先，我们提出了一个加权网络的社区提取算法，它结合了零值下的迭代假设检验。在加权随机块模型下，证明了边权和的中心极限定理及算法的渐近相合性。然后，我们将该算法在一个社区发现方法称为CCME。为了基准的方法，我们提供了一个模拟框架，将空植物“背景”节点加权网络社区。我们发现，CCME在这些模拟上的经验表现与现有方法具有竞争力，特别是当存在重叠的社区和背景节点时。为了进一步验证该方法，我们提出了两个现实世界的网络与潜在的背景节点，并分析它们与CCME，产生的结果，揭示了相应的系统的宏观特征。
2017-10-23 cs.SI physics.soc-ph stat.ME
Equipping SBMs with RBMs: An Explainable Approach for Analysis of Networks with Covariates
Indian Institute of Science（印度科学理工学院）；Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
具有节点协变量的网络为社区发现方法提供了两个优点，即（i）利用协变量来提高社区的质量，更重要的是，（ii）通过识别不同协变量在其中的相对重要性来解释所发现的社区。最近的方法几乎完全集中在上面的第一点。然而，它们提供的定量改进通常是由于复杂的黑盒模型，如深度神经网络，而牺牲了可解释性。专注于第二点的方法要么是特定领域的，要么在实践中表现不佳。本文提出了可解释的，独立于域的统计模型，网络节点协变量，另外提供良好的定量性能。我们的模型结合了随机块模型和受限玻尔兹曼机的优势，提供了关于社区的可解释的见解。他们支持纯社区和混合社区成员。除了提供可解释性，我们的方法的主要优势是，它没有明确假设社区成员和节点协变量之间的因果关系，使其适用于不同的领域。我们得到有效的推理程序，我们的模型，它可以在某些情况下，运行在线性时间的节点和边缘的数量。在几个合成和真实网络上的实验表明，我们的模型在社区发现和链接预测任务上实现了接近最先进的性能，同时还为发现的社区提供了解释。
2021-04-05 cs.LG cs.SI
Impact of Dynamic Interactions on Multi-Scale Analysis of Community Structure in Networks
为了发现网络中有趣的结构，社区发现算法不仅要考虑网络拓扑结构，还要考虑节点之间的动态交互。我们调查这一说法使用的范式在网络中的耦合振荡器的同步。随着网络演化到全局稳定状态，属于同一社区的节点比属于不同社区的节点同步得更快。传统上，网络同步模型中的节点通过一对一或保守交互耦合。然而，社交互动通常是一对多的，例如，在社交媒体中，用户向所有追随者广播消息。我们制定了一个新的模型中的网络耦合振荡器的同步，其中的振荡器耦合通过一对多，或非保守的相互作用。我们研究了不同相互作用模型的动力学，并对比了它们的光谱特性。为了在交互节点的网络中找到多尺度社区结构，我们定义了一个相似性函数，该函数测量节点同步的程度，并使用它来分层聚类节点。我们研究现实世界的社交网络，包括两个社交媒体提供商的网络。为了评估在社交媒体网络中发现的社区的质量，我们提出了一个基于用户活动的社区质量度量。我们发现，保守和非保守的互动模式导致显着不同的意见，社区结构，即使在同一个网络。我们的工作提供了一个新的数学框架，探索网络结构，拓扑结构和动力学之间的关系。
2012-03-16 cs.SI physics.comp-ph physics.data-an
Reinventing the Triangles: Rule of Thumb for Assessing Detectability
网络聚类的统计意义一直是一个悬而未决的问题，因为它被观察到，社区发现算法产生误报，即使在随机图。在发现了不可检测和可检测的簇结构之间的相变之后，显示了邻接矩阵的谱与可检测性极限之间的联系，并且针对具有任意度分布和社区结构的广泛网络计算了两者。在实践中，并不知道整个本征谱，也不容易确定某个网络是否有任何社区处于可探测性范围内。基于全局聚类系数，我们构建了一个标准，告诉是否在一个无向的，未加权的网络有一些/没有可检测的社区结构，或者如果网络是在一个瞬态政权。该方法比涉及自举的方法简单且快速。
2015-11-03 cs.IR cs.SI physics.soc-ph
Evolution of Cooperation on Stochastic Block Models
合作是人类社会发展的一个重要因素。人类社交网络的结构影响着合作和其他人际现象的动态，具有共同的结构特征。这些特征之一是组织成团体的趋势。网络理论家用来模拟这一特征的生成模型之一是随机块模型（SBM）。本文研究了SBM网络上的演化博弈动力学。利用最近发现的演化博弈和合并随机游动之间的对偶性，我们得到了自然选择有利于合作而不是背叛的分析条件。我们计算每个社区的转变点，以支持合作。我们发现，一个关键的社区间的链接创建概率存在给定的组密度，这样的整体网络支持合作，即使个别社区抑制it.As的副产品，我们提出了平均场的解决方案的关键效益成本比，表现出显着的精度为不同的生成网络模型，包括那些与社区结构和重尾度分布。我们还证明了任意两个玩家游戏的结果的普遍性。
2018-07-09 cs.SI physics.soc-ph
DiffQue: Estimating Relative Difficulty of Questions in Community Question Answering Services
Amazon Pvt. Ltd（亚马逊私人有限公司）；Tower Research Capital India Pvt. Ltd.（塔研究资本印度私人有限公司）；MathWorks India Pvt Ltd（迈斯沃克印度私人有限公司）；IIIT-Delhi（德里英迪拉·甘地信息技术学院）
问题相对难度的自动估计是社区问答服务中的一个重要而具有挑战性的问题。有有限的研究，解决了这个问题。过去的研究主要利用用户回答问题的专业知识，很少考虑CQA服务的其他属性，如用户和帖子的元数据，时间信息和文本内容。在本文中，我们提出了DiffQue，一个新的系统，将这个问题映射到一个网络辅助的边缘方向性预测问题。DiffQue首先构建了一个新颖的网络结构，该结构捕捉了两个问题中不同的困难概念。然后，它通过预测网络中连接这两个问题的（虚拟）边的方向来测量两个问题的相对难度。它利用了从网络结构中提取的特征，用户/帖子的元数据以及问题和答案的文本描述。对从两个CQA网站（进一步分为四个数据集）获得的数据集进行的实验显示，DiffQue的性能明显优于四种最先进的方法（F1得分比最佳基线高28.77%，AUC高28.72%）。与其他基线相反，（i）DiffQue适当地响应于训练噪声，（ii）DiffQue能够适应多个域（CQA数据集），以及（iii）DiffQue可以有效地处理由于缺乏新发布的问题或新到达的用户的信息而可能出现的“冷启动”问题。
2019-06-01 cs.LG cs.SI stat.ML
Network Community Detection: A Review and Visual Survey
群落结构是一个重要的研究领域。它受到了科学界的极大关注。尽管它的重要性，在定位有关社区发现的信息的关键问题之一是跨各种学科的相关文章的多样化传播。据我们所知，目前还没有对最近的文献进行全面的综述，这些文献使用复杂网络分析进行科学计量分析，涵盖了Web of Science（WoS）的所有相关文章。在这里，我们提出了一个视觉调查的关键文献使用CiteSpace。这个想法是确定新兴的趋势，除了使用网络技术来检查域的演变。为此，我们确定最有影响力的，中央，以及使用科学计量分析活跃的节点。我们检查了作者，关键文章，引用参考文献，核心学科类别，关键期刊，机构以及国家。对该领域科学计量学文献的研究表明，雍王是一个中心度最高的枢纽节点。此外，我们还观察到，马克·纽曼是该网络中被引用次数最多的作者。我们还发现，《现代物理学评论》期刊的引用量最大。在引用文献方面，Andrea Lancichinetti的一篇文章具有最高的中心性得分。我们还发现，这一领域的主要出版物都来自美国。而苏格兰有最强和最长的引用突发。此外，我们还发现，“计算机科学“和“工程”的类别分别领先于其他类别的频率和中心性。
2017-08-03 cs.CC cs.DL cs.DM
Graph-Community Detection for Cross-Document Topic Segment Relationship Identification
Instituto Superior Técnico（高等技术学院）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
在本文中，我们提出了一个图-社区发现的方法来识别跨文档的关系，在主题段的水平。给定一组相关文档，我们通过聚类具有相似内容（主题）的片段来自动找到这些关系。在这种情况下，我们研究了不同的权重机制如何影响发现的单词社区，涉及到不同的主题中发现的文件。最后，我们测试了不同的映射函数来分配主题段到单词社区，确定哪些主题段被认为是等价的。通过执行此任务，可以实现高效的多文档浏览，因为当用户在一个文档中找到相关内容时，我们可以提供对其他文档中类似主题的访问。我们在两个不同的场景中部署我们的方法。一个是教育场景，需要在学习材料之间找到对等关系;另一个是社会背景下的一系列对话，学生讨论常见的话题。结果表明，我们提出的方法更好地发现等价关系的学习材料的文件，并在社会语音领域，其中表现最好的方法是聚类技术，获得了接近的结果。
2016-06-13 cs.CL cs.IR cs.SI
Attendee-Sourcing: Exploring The Design Space of Community-Informed Conference Scheduling
为大型多轨道会议构建良好的会议日程需要考虑组织者，作者和与会者的偏好和约束。创建一个对作者和与会者来说冲突较少的时间表，以及主题连贯的会议是一项具有挑战性的任务。Cobi通过让社区在规划过程中发挥积极作用，介绍了会议安排的另一种方法。目前的Cobi管道包括委员会采购和作者采购，以计划会议时间表。我们通过引入与会者采购（attendee-sourcing）来进一步探索社区采购的设计空间，这是一个收集会议与会者的输入并将其编码为创建会议和日程安排的偏好和约束的过程。CHI 2014是一个大型的多轨道人机交互会议，有3,000多名与会者和1,000多名作者，我们通过我们开发的论文推荐工具Confer提供会议上所有接受的论文，收集与会者的偏好，为期45天，然后宣布会议计划（会议和日程）。我们将Confer上标记的偏好与Cobi的作者来源方法收集的偏好进行比较。我们表明，出席者采购可以提供超越什么可以发现作者采购的见解。对于CHI 2014，结果显示了方法和与会者参与的价值。它产生的数据提供了更多的替代方案，并补充了从其他方法收集的数据，以创建连贯的会话和减少冲突。
2014-09-23 cs.HC cs.SI
The Computer Science and Physics of Community Detection: Landscapes, Phase Transitions, and Hardness
图中的社区发现是找到比图的其余部分更密集连接的顶点组的问题。这个问题有着悠久的历史，但由于需要分析社会和生物网络，它正在重新引起人们的兴趣。虽然有很多方法可以将其形式化，但最流行的方法之一是将其作为推理问题，其中有一个以某种方式内置到图中的“地面真相”社区结构。然后，任务是恢复只知道图形的地面真相。最近，人们发现，这个问题有一个相变，在这个相变中，它突然变得不可能了，这个发现首先在物理学中得到验证，然后在概率论和计算机科学中得到严格验证。也就是说，如果图太稀疏，或者生成它的概率过程太嘈杂，那么没有算法可以找到与种植的分区相关的分区，甚至可以判断是否有社区，即，以高概率将图与纯随机图区分开。在这个信息论阈值之上，有第二个阈值，超过这个阈值，多项式时间算法就可以成功;在这两者之间，有一个机制，社区发现是可能的，但需要指数时间。对于计算机科学家来说，这个领域提供了大量的新思想和开放性问题，与概率和组合学，消息传递算法和随机矩阵理论有关。也许更重要的是，它提供了一个窗口，让我们了解统计物理和统计推断的文化，以及这些文化如何看待实例的分布、解决方案的景观和难度。
2017-08-24 cond-mat.stat-mech cs.CC cs.SI
