다층 이분 네트워크에서의 커뮤니티 탐지

다층 무방향 네트워크에서의 커뮤니티 탐지 문제는 최근 몇 년 동안 상당한 주목을 받았습니다. 그러나 실제 시나리오는 종종 두 가지 유형의 노드로 구성된 다층 이분 네트워크를 포함합니다. 다층 무방향 네트워크에 맞춘 기존의 커뮤니티 탐지 알고리즘은 다층 이분 네트워크에 직접 적용할 수 없습니다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 다층 이분 네트워크 내의 기본 커뮤니티 구조를 포착하기 위해 특별히 설계된 새로운 다층 차수 보정 확률 공블록 모델을 소개합니다. 이 프레임워크 내에서, 우리는 노드의 커뮤니티를 탐지하기 위한 효율적인 비편향 스펙트럼 공동 클러스터링 알고리즘을 제안합니다. 우리는 제안한 알고리즘의 일관된 추정 속성을 확립하고, 이분 네트워크에서 레이어 수가 증가함에 따라 커뮤니티 탐지의 정확성이 향상됨을 보여줍니다. 광범위한 수치 실험을 통해, 우리는 기존 방법에 비해 우리의 알고리즘이 우수한 성능을 보임을 보여줍니다. 또한, 우리는 우리 알고리즘을 실제 다층 네트워크 데이터세트에 적용하여 의미 있고 통찰력 있는 결과를 얻어 검증합니다.