Bayesian Ansatz zur Netzwerkmodularität

Wir präsentieren eine effiziente, prinzipiengeleitete und interpretierbare Technik zur Ableitung von Modulzuweisungen und zur Identifizierung der optimalen Anzahl von Modulen in einem gegebenen Netzwerk. Wir zeigen, wie mehrere bestehende Methoden zur Auffindung von Modulen als Varianten, Spezialfälle oder Grenzfälle unserer Arbeit beschrieben werden können und wie die Methode das Problem der Auflösungsgrenze überwindet, indem sie die tatsächliche Anzahl der Module genau rekonstruiert. Unser Ansatz basiert auf bayesischen Methoden zur Modellauswahl, die seit fast einem Jahrhundert erfolgreich eingesetzt werden, und wird mithilfe einer variationalen Technik implementiert, die erst im letzten Jahrzehnt entwickelt wurde. Wir wenden die Technik auf synthetische und reale Netzwerke an und skizzieren, wie die Methode es auf natürliche Weise ermöglicht, zwischen konkurrierenden Modellen auszuwählen.