Minimum entropy stochastic block models neglect edge distribution heterogeneity
随机块模型的统计推断作为识别网络内部社区的一种基本原理方法而出现。它的目标是找到节点划分和最大似然的块到块邻接矩阵，即最有可能生成观察网络的邻接矩阵。在实践中，在所谓的微正则系综中，经常假设当比较两个具有相同数量和大小的社区的模型时，最好的一个是最小熵的一个，即可以生成差异较小的网络的一个。在本文中，我们表明，在某些情况下，最小熵模型不能识别最重要的社区的边缘分布，即使它产生的观察到的图形具有较高的概率。
2019-10-17 cs.DM cs.SI math.CO
Hidden dependence of spreading vulnerability on topological complexity
复杂系统中的许多动力学现象都与网络（通常称为时间网络）上的传播有关，这些网络具有随时间变化的结构。一个复杂系统的倾向，以促进传播现象，我们称之为它的“传播能力”，往往是推测有关的拓扑结构的时间网络系统的特点。然而，直接从时态网络的拓扑信息中干净地提取复杂系统的传播脆弱性仍然是一个挑战。在这里，使用数据从一个不同的现实世界的复杂系统，我们开发的“熵的时间纠缠”作为一种新颖的和有见地的数量来衡量拓扑的时间网络的复杂性。我们表明，这个参数自由量自然允许拓扑结构的比较，在非常不同的复杂系统。重要的是，通过模拟三种不同类型的随机动力学过程在时间网络上发挥作用，我们证明了时间纠缠的熵作为系统传播脆弱性的定量体现，而不管过程的细节。如果能够做到这一点，在能够定量地提取一个复杂系统的倾向，以促进从拓扑学的传播现象，这种熵的措施打开了自己的应用在各种各样的自然，社会，生物和工程系统。
2022-04-14 cs.SI physics.soc-ph
Ensembles based on the Rich-Club and how to use them to build soft-communities
网络系综被用作零模型来区分网络结构。提出了一种基于最大熵方法的网络集成生成算法，该算法由度序列和富俱乐部系数定义。该方法适用于无权无向网络。该集成用于生成真实网络的相关和不相关零模型。这些集成可以用来定义网络划分为软社区。
2015-04-21 cs.SI physics.data-an
CKS: A Community-based K-shell Decomposition Approach using Community Bridge Nodes for Influence Maximization
社交网络已经在其平台上实现了用户特定的广告和推荐，这使得针对目标广告和相关任务的影响力最大化（IM）成为一个重要的焦点。其目的是确定网络中的节点，这些节点可以通过扩散级联最大限度地传播信息。我们提出了一种基于社区结构的方法，采用K-Shell算法与社区结构之间的连接种子节点和社区生成一个分数。此外，我们的方法在社区内使用熵，以确保社区内信息的正确传播。我们在四个公开可用的网络上验证了我们的方法，并显示了它对四种最先进方法的优越性，同时仍然相对有效。
2022-11-26 cs.SI
Complex networks vulnerability to module-based attacks
在多学科领域的网络科学，优化的过程，有效地打破复杂的网络是吸引了很多注意力，从实践的角度来看。在这篇文章中，我们提出了一种基于模块的方法来有效地打破复杂的网络。该过程首先确定网络可以表示的社区，然后删除节点（边），连接不同的模块，其顺序在介数中心性排名列表。我们通过将其应用于社会，基础设施和生物网络的各种众所周知的例子来说明该方法。我们表明，所提出的方法总是优于顶点（边）攻击的基础上排名的节点（边）度或中心性，与一个巨大的收益的效率为一些例子。值得注意的是，对于美国电网，本方法将4941个节点的原始网络分解为许多小于197个节点（原始大小的4%）的片段，仅删除164个节点（约3%）。相比之下，任何基于度或中心性的过程，删除相同数量的节点，仅删除原始网络的22%，即超过3800个节点继续连接
2015-02-02 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Entropy Measures of Human Communication Dynamics
人类交流通常被表示为一个时间的社会网络，并根据其独特性进行评估。我们提出了一套新的基于熵的措施，在时间的社会网络中的事件序列表示的人类通信动态。使用真实世界的数据集和不同类型的随机交互序列，我们发现真实的人类接触事件总是显着不同于随机的。这种人类的独特性随着时间的推移而增加，通过建议的熵措施，我们可以观察动态社区中发生的社会学过程。
2018-01-14 cs.SI physics.soc-ph
With Flying Colors: Predicting Community Success in Large-scale Collaborative Campaigns
Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本-古里安大学）
本研究针对Reddit的r/place大规模协作实验，提出预测在线社区活动成功水平的新任务，构建融合多特征的混合模型，性能显著优于基线，为理解社区应对在线社会威胁的特性提供支撑并公开了研究数据。
2023-07-18 cs.AI cs.SI
Universal vulnerability in strong modular networks with various degree distributions between inequality and equality
本文研究不同度分布网络在节点故障下的连通性，发现强模块化结构会使不平等与平等之间的各类网络普遍变得极其脆弱，并提出平衡社区内外连接资源的建议。
2025-08-27 cs.DM cs.SI physics.soc-ph
Identifying overlapping communities in social networks using multi-scale local information expansion
大多数现有的社区检测方法需要特定尺度下的图的完整信息，这对于许多社交网络来说是不切实际的。我们提出了一种新的算法，不包括通用的方法，而是试图专注于本地的社会关系和建模多尺度的社会互动发生在这些网络。我们的方法第一次优化了网络的拓扑熵，并通过一个新的动态系统收敛到局部最小值，通过简单地更新成员向量，以非常低的计算复杂度揭示社区。它通过将每个节点与描述节点在每个社区中的参与的成员向量相关联来自然地支持重叠社区。这样，除了发现重叠的社区外，我们还可以通过调整最佳分区的模块特征大小来描述不同的多尺度分区。由于该算法的高效性和准确性，将其用于真实网络中社团结构的精确检测是可行的。
2015-03-27 cs.SI physics.soc-ph
Information dynamics algorithm for detecting communities in networks
社区检测的问题与许多科学学科有关，从社会科学到统计物理学。考虑到社区检测在许多领域（如心理学和社会科学）的影响，我们已经解决了通过结合领域应用领域的元素（即领域启发）来修改现有性能良好的算法的问题。我们集中在心理学和社会网络启发的方法，这可能是有用的，进一步加强社会网络研究和数学之间的联系，社区检测。在这里，我们介绍了一个社区检测算法来自范东根的马尔可夫聚类算法（MCL）的方法，通过考虑网络的节点作为代理能够作出决定。在这个框架中，我们引入了一个记忆因子来模仿一个典型的人类行为，如遗忘效应。该方法是基于信息扩散，它包括一个非线性处理阶段。我们测试我们的方法在两个经典的社区基准和计算机生成的网络与已知的社区结构。我们的方法有三个重要的特点：检测重叠社区的能力，从个人的角度来看，识别社区的能力和微调社区的可检测性方面的先验知识的数据。最后讨论了如何利用Shannon熵测度进行复杂网络的参数估计。
2011-12-06 cs.SI physics.soc-ph
Personalized Email Community Detection using Collaborative Similarity Measure
在过去的十年中，电子邮件服务提供商已经采用了许多电子邮件分类和优先级系统来改善他们的服务。为了辅助电子邮件服务，我们提出了一个个性化的电子邮件社区发现方法，发现他们的结构和语义亲密度的基础上的电子邮件用户的分组。我们从一组电子邮件中提取个性化的社交图，唯一地利用每个节点的通信行为。随后，协作相似性度量（CSM）的图内聚类方法检测个性化社区。实证分析表明，由此产生的社区的有效性的评价措施，即密度，熵和f-措施。此外，从服务提供商和用户的角度来看，电子邮件过滤器，动态组预测和欺诈帐户检测建议作为潜在的应用。
2013-06-06 cs.SI physics.soc-ph
Power-law distribution functions derived from maximum entropy and a symmetry relationship
幂律分布很常见，特别是在社会物理学中。在这里，我们探讨是否可能出现的幂律随机过程的一般变分原理的后果。我们描述社区的“社会粒子”，其中添加一个粒子到社区的成本是平等的粒子加入集群和粒子已经是集群的成员之间共享。社区规模的幂律概率分布是熵最大化的自然结果，服从“平等分担成本”规则。我们还探讨了一种普遍化的情况，即加入社区的成本分摊不平等。分布平滑地从指数变化到幂律，作为共享不等式量的函数。这项工作给出了一个解释的幂律分布的共同成本。
2011-12-27 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.data-an
Leveraging Content Producer Networks and User Perception to Detect Online Discursive Communities
National Research Council of Italy, Institute for Applied Mathematics（意大利国家研究委员会应用数学研究所）；LUISS “Guido Carli” University（卢伊斯·圭多·卡尔利大学）；National Research Council of Italy, Institute of Complex Systems（意大利国家研究委员会复杂系统研究所）；Ca’ Foscari University of Venice（威尼斯卡福斯卡里大学）；London Institute for Mathematical Sciences（伦敦数学科学研究所）；“Enrico Fermi” Research Center（恩里科·费米研究中心）；IMT School for Advanced Studies Lucca（卢卡高等研究学院）
本文提出利用内容生产者网络和用户感知检测在线社交网络中的讨论社区，通过识别和聚类核心用户并扩展标签，结合信息熵过滤提升聚类效果，验证结果表明能更准确地识别政治结构。
2026-02-13 cs.CY cs.SI
Inferring monopartite projections of bipartite networks: an entropy-based approach
目前，二分网络被认为是对许多现实世界系统组织的重要见解，揭示了驱动不同节点组之间发生交互的机制。在对二分网络建模时遇到的最重要的问题之一是设计一种方法来获得感兴趣层上的（单分）投影，该投影尽可能保留编码到原始二分结构中的信息。在本文中，我们提出了一个算法来获得验证投影的二分网络，根据该算法，任何两个节点共享一个验证有效数量的邻居链接。由于评估节点相似性的统计意义需要一个适当的统计基准，在这里我们考虑一组四个空模型，定义在指数随机图框架内。我们的算法输出一个矩阵的链接特定的p值，从一个有效的投影是直接获得的，在运行多个假设检验程序。最后，我们测试我们的方法在经济网络（即国家产品的世界贸易网络表示）和社交网络（即MovieLens，收集用户的电影列表的评级）。在这两种情况下，非平凡的社区被检测到：虽然在国家层上投影世界贸易网揭示了类似工业化国家的模块，但在产品层上投影它可以检测到复杂程度不断增加的社区;在第二种情况下，在电影层上投影MovieLens可以使其亲和力不能完全由类型相似性来解释的电影集群个性化。
2017-05-17 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
The Interhospital Transfer Network for Very Low Birth Weight Infants in the United States
极低出生体重儿（VLBW）需要在新生儿重症监护室进行专门护理。在美国，这些婴儿经常在医院之间转移。虽然这些新生儿转运网络在经济上和婴儿发病率和死亡率方面都很重要，但国家一级的新生儿转运模式在很大程度上是未知的。使用佛蒙特牛津网络的数据，从2015年开始，44，753例出生，2，122家医院和9，722例医院间婴儿转移，我们对美国VLBW婴儿的医院间转移网络进行了迄今为止最大的分析。大多数社区往往在不同的州至少有两家医院。为了对这些社区之间的转移模式的结构变化进行分类，我们采用了光谱测量区域化，并发现社区的区域化程度和婴儿转移率之间的关联，这是没有利用在检测社区。我们还证明了网络中心性和层次结构的既定措施，例如，PageRank中的社区范围熵或社区内的介数中心性和不同“层”的数量与我们的区域化指数弱相关，并且与婴儿转移率的指标没有显著相关。我们的研究结果表明，区域化指数捕捉了关于极低出生体重婴儿转移网络结构特性的新信息，具有表征美国新生儿护理的实际意义，并且可以更广泛地应用于在组织复杂的适应系统中集中力量的作用。
2018-07-02 cs.SI physics.soc-ph
Interactive and Iterative Discovery of Entity Network Subgraphs
用于提取有趣组件的图挖掘已经以各种形式进行了研究，例如，社区，稠密子图，集团然而，大多数现有的作品是基于频率和连接的概念，并没有捕捉到主观的兴趣，从用户的角度来看。此外，现有的挖掘图的方法不是交互式的，并且不能以任何自然的方式并入用户反馈。在本文中，我们提出了一个图最大熵模型，发现令人惊讶的连接子图模式，从实体图，以解决这些差距。该模型嵌入在交互式可视化框架中，以实现人在环，模型引导的数据探索。使用真实数据集上的案例研究，我们展示了用户和最大熵模型之间的交互如何导致更快和可解释的结论。
2016-08-12 cs.DB cs.SI
Entropy-based randomisation of rating networks
在过去的几年里，由于电子商务的广泛传播，在线评级平台迅速成为购买推荐的常用工具。然而，用于其分析的仪器并没有以同样的速度发展。事实上，只要考虑用户和产品的二分网络，就可以恢复关于用户习惯和品味的有趣信息，其中链接由于分配给项目的分数而具有不同的权重。对于其他加权二分网络，在这些系统中，我们观察到每个链接的最大可能权重，这限制了结果的可变性。在本文中，我们提出了一个基于熵的随机化（二分）评级网络通过扩展配置模型框架：随机化网络满足每个评级的程度的约束，即指定产品收到的给定评级的数量或由单个用户分配。我们首先表明，这样的空模型是能够重现几个非平凡的功能，真正的网络比其他空模型。然后，使用它作为基准，我们将包含在真实系统中的信息投射到其中一个层上，例如，由于客户的品味，音乐专辑社区的划分，或者由于观众的电影。
2018-05-02 cs.SI physics.soc-ph
A Spreader Ranking Algorithm for Extremely Low-budget Influence Maximization in Social Networks using Community Bridge Nodes
Delhi Technological University（德里理工大学）；University of Technology Sydney（悉尼科技大学）
近年来，社交网络平台在大众中获得了显著的普及，如与人联系，传播思想和观点。这为这些平台上的用户特定广告和推荐打开了大门，并带来了对社交网络上影响力最大化（IM）的极大关注，因为它在目标广告，病毒式营销和个性化推荐中具有广泛的适用性。IM的目的是识别网络中的某些节点，这些节点可以帮助通过扩散级联最大化某些信息的传播。虽然已经提出了几个工程IM，大多数是低效的，充分利用社区结构。在这项工作中，我们提出了一个社区结构为基础的方法，它采用了K-Shell算法，以产生一个分数的种子节点和社区之间的连接低预算的情况下。此外，我们的方法在社区内使用熵，以确保社区内信息的正确传播。我们选择了独立级联（IC）模型来模拟信息传播，并在四个评价指标上对其进行评价。我们在八个公开可用的网络上验证了我们提出的方法，并发现它在这些指标上的表现明显优于基线方法，同时仍然相对有效。
2022-11-17 cs.AI cs.SI
Ranking of Communities in Multiplex Spatiotemporal Models of Brain Dynamics
University College London（伦敦大学学院）；University of Oxford（牛津大学）；The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所）
作为一个相对较新的领域，网络神经科学倾向于关注大脑在许多连续实验或长时间记录中的平均行为，以构建强大的大脑模型。这些模型在解释大脑中作为正常大脑功能的结果而自发发生的动态变化方面能力有限。在神经成像时间序列数据上训练的隐马尔可夫模型（HMRM）已经作为产生易于训练但难以完全参数化或分析的动态模型的方法而出现。我们提出了一个解释，这些神经障碍的多重大脑状态图模型，我们长期隐马尔可夫图模型（HMGMs）。这种解释允许使用完整的网络分析技术来分析动态大脑活动。此外，我们提出了一种在没有外部数据的情况下选择HMM超参数的通用方法，基于最大熵的原则，并使用它来选择多重模型中的层数。我们产生了一个新的工具，用于确定重要的社区的大脑区域使用时空随机行走为基础的程序，利用底层马尔可夫模型的结构。我们对真实的多学科功能磁共振成像数据的分析提供了新的结果，证实了大脑在休息时的模块化处理假设，并为动态大脑状态社区之间和内部的功能重叠提供了新的证据。我们的分析管道提供了一种在新的行为或条件下观察大脑动态网络活动的方法。
2022-05-17 cs.LG cs.SI q-bio.NC
Firms' Challenges and Social Responsibilities during Covid-19: a Twitter Analysis
2019冠状病毒病大流行对个人、企业和社会造成了破坏性影响。在本文中，我们就企业在2019冠状病毒病大流行中面临的主要问题和挑战，以及他们对企业社会责任（CSR）主题的关注提供了见解。为此，我们调查了意大利大型公司在疫情爆发前9个月在Twitter上的讨论。我们下载了2020年3月1日至2020年11月17日期间意大利最大公司（即拥有250名或更多员工的公司）的所有Twitter帖子。然后，我们构建了账户和主题标签的二分网络，并使用基于熵的空模型作为基准，将网络中包含的信息投影到账户层中，识别出一个账户网络，其中一个链接表明它们在使用主题标签方面具有非平凡的相似性。我们发现对话集中在13个社区，其中10个社区包括新冠肺炎主题。该网络的核心由5个社区组成，涉及环境可持续性、数字创新和安全。公司的所有权类型似乎并不影响对话。13个社区中有10个提到了与企业社会责任相关的标签，其中环境和社会层面是最普遍的。有趣的是，在处理数字创新和安全的社区中，社会维度似乎更相关。然而，CSR主题标签的相关性在单个消息级别非常小，但在特定社区中会出现一些特殊性。总体而言，我们的论文强调了网络方法在Twitter数据上的作用，它可以支持管理者和政策制定者设计他们的战略和决策，捕捉企业的新问题和相关主题。
2021-03-11 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Community Structures Are Definable in Networks: A Structural Theory of Networks
我们发现，无论是ER模型中的随机性还是PA模型中的偏好连接都不是网络社团结构的机制，社团结构在真实网络中是普遍存在的，社团结构在网络中是可定义的，社团在网络中是可解释的，同源性是社团结构的机制，是网络的结构理论。我们提出了熵和电导社区结构的概念。结果表明，物理学家提出的熵-和电导-社团结构的两种定义和模块性概念在定义网络社团结构时是等价的，ER模型中的随机性和PA模型中的优先连接都不是网络社团结构的机制，社团结构的存在是真实网络中的普遍现象.这就提出了一个基本问题：真实网络的社区结构机制是什么？为了回答这个问题，我们提出了一个网络的同伦模型。结果表明，该模型的网络满足一系列新的拓扑、概率和组合原理，包括基本原理、社团结构原理、度优先原理、宽度原理、包含与感染原理、王节点原理和预测原理等，这些新原理为网络的结构理论提供了坚实的基础.我们的同伦模型表明，同伦是网络社区结构的内在机制，同一社区的节点具有共同的特征，幂律和小世界性质并不是网络社区结构存在的障碍，网络社区结构是{ \it可定义}的，（自然）社区是{ \it可解释}的.
2013-11-15 cs.SI physics.soc-ph
Hierarchical community detection via maximum entropy partitions and the renormalization group
本文提出层次聚类熵（HCE）框架，通过最大化熵与社区数目的权衡选择最优分辨率，无需边级统计，适用于多种聚类算法，在合成与真实网络中均能识别与真实结构一致的层次社区。
2025-08-06 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
A framework for spatial heat risk assessment using a generalized similarity measure
Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）；University of Southern California（南加州大学）
本研究开发了一个新颖框架，利用暴露和脆弱性指标，通过构建特征向量、聚类经验风险谱尾端数据点并使用未知参考点的余弦相似性，评估马里兰州各地高温健康风险，推广了风险估值概念。
2023-10-20 cs.CE cs.LG cs.SI
Quantitative Analysis of Community Evolution in Developer Social Networks Around Open Source Software Projects
了解开发者社交网络（DSN）中围绕开源软件项目的社区演变，可以提供有关开源软件开发的社会技术过程的宝贵见解。现有的研究表明，社会社区的进化行为可以有效地描述使用模式，包括分裂，收缩，合并，扩大，出现和灭绝。然而，现有的模式为基础的方法是有限的，在支持定量分析，并在描述社区的演变时，以相互排斥的方式使用的模式是潜在的问题。在这项工作中，我们提出，在进化过程中，不同的模式可以同时发生在每对社区之间，只是程度不同。设计了四个基于熵的指标来分别衡量社区分裂、收缩、合并和扩张的程度，可以全面、定量地衡量DSNs中的社区演化。这些指数具有量化社区演化所需的属性，包括单调性，以及对应于有意义情况的有界最大值和最小值。它们也可以结合起来描述更多的模式，如社区出现和灭绝。我们进行实验与现实世界的OSS项目，以评估所提出的指标的有效性。结果表明，该指标能够有效地捕捉社区演化，与现有的方法在检测DSN演化模式方面具有一致性，准确率达到94.1%.结果还表明，该指数是有用的，在预测OSS团队生产力的准确度为0.718。总之，所提出的方法是第一个量化的程度，社区的进化相对于不同的模式，这是有前途的，在支持未来的研究和应用有关的DSN和OSS的发展。
2022-05-20 cs.SE cs.SI
Multiple phases in modularity-based community detection
仅基于邻接矩阵来检测网络中的社区是几个科学学科感兴趣的问题。最近，Zhang和Moore在[P. Zhang和C. Moore，Proceedings of the National Academy of Sciences 111，18144（2014）]，称为mod-bp，其通过优化模块度（社区检测中流行的拟合优度度量）和熵（即具有给定模块度的配置的数量）的加权平均来避免过拟合数据。相对权重的调整，即模型的“温度”，对于从mod-bp得到正确的结果至关重要。在这项工作中，我们研究了许多相变，mod-bp可能会通过改变两个参数的算法：温度$T$和最大数量的组$q$。我们引入了一组新的序参量，允许确定实际数量的组$\hat{q}$，我们观察合成和真实的网络上存在的相位与任何$\hat{q} \in \{1,q\}$，这是未知的。我们讨论了如何解释mod-bp的结果，以及如何在发现重要社区的问题上做出最优选择。
2015-06-15 cs.SI physics.soc-ph
Community Structure aware Embedding of Nodes in a Network
检测社区或现实生活网络（例如社交网络或产品购买网络）的模块化结构是一项重要任务，因为网络的功能通常由其社区决定。社区发现的传统方法涉及基于模块的算法，一般来说，基于寻求最大化分区内的边缘与它们之间的边缘的比率的算法来构造分区。另一方面，节点嵌入方法将图中的每个节点表示为实值向量，从而能够将图中的社区发现问题转化为对一组向量进行聚类的问题。现有的节点嵌入方法主要基于，首先，从每个节点发起随机游走以构造节点的上下文，然后使节点的向量表示接近其上下文。然而，标准的节点嵌入方法在构建每个节点周围的上下文时并不直接考虑网络的社区结构。为了缓解这种情况，我们探索了两个不同的工作线程。首先，我们研究了使用基于最大熵的随机游走来获得更多的中心保持嵌入的节点，这可能会导致更有效的集群在嵌入空间。其次，我们提出了一个社区结构感知的节点嵌入方法，我们将基于模块化的分区算法到节点嵌入的目标函数。我们证明，我们提出的组合和嵌入方法的组合，用于社区发现优于一些基于模块的基线和K-均值聚类的标准节点嵌入（node 2 vec）向量空间上广泛的现实生活和合成网络的不同大小和密度。
2020-06-27 cs.SI physics.soc-ph
