المتغيرات المعدلة بناءً على الشبكة لاكتشاف المجتمعات

ملخص: يُعتبر اكتشاف المجتمعات مهمة حاسمة في تحليل الشبكات يمكن تحسينها بشكل كبير من خلال دمج المعلومات على مستوى الموضوع، أي المتغيرات. أظهرت الطرق الحالية فعالية استخدام المتغيرات على العقد ذات الدرجة المنخفضة، ولكن نادراً ما تناقش الحالة التي تكون فيها المجتمعات ذات مستويات كثافة مختلفة بشكل ملحوظ، أي الشبكات متعددة المقاييس. في هذه الورقة، نقدم طريقة جديدة تعالج هذا التحدي من خلال بناء متغيرات معدلة بناءً على الشبكة، والتي تستفيد من اتصالات الشبكة والمتغيرات مع وزن خاص بكل عقدة لكل عقدة. يمكن حساب هذا الوزن دون الحاجة لضبط المعلمات. نقدم نتائج نظرية جديدة حول التناسق القوي لطريقتنا تحت نماذج كتلة عشوائية مصححة بحسب الدرجة مع المتغيرات، حتى في وجود عدم التحديد ووجود مجتمعات متعددة نادرة. بالإضافة إلى ذلك، نحدد حدًا أدنى عامًا لمشكلة اكتشاف المجتمعات عندما تكون الشبكة والمتغيرات موجودة، ويظهر أن طريقتنا مثالية لشدة الاتصال حتى عامل ثابت. تفوقت طريقتنا على الأساليب الموجودة في المحاكاة وفي شبكة مستخدمي تطبيق LastFM. ثم نقارن طريقتنا مع أخرى في شبكة استشهاد لنشر الإحصائيات حيث 30% من العقد معزولة، وتنتج طريقتنا نتائج معقولة ومتوازنة. تم تنفيذ طريقتنا في حزمة R NAC.