Key points are not available for this paper at this time.
Para muitas redes de interesse científico, conhecemos tanto as conexões da rede quanto informações sobre os nós da rede, como a idade ou gênero dos indivíduos em uma rede social. Aqui demonstramos como esses 'metadados' podem ser usados para melhorar nossa compreensão da estrutura da rede. Focamos particularmente no problema da detecção de comunidades em redes e desenvolvemos uma abordagem matematicamente fundamentada que combina uma rede e seus metadados para detectar comunidades de forma mais precisa do que pode ser feito com qualquer um dos dois isoladamente. Crucialmente, o método não assume que os metadados estão correlacionados com as comunidades que estamos tentando encontrar. Em vez disso, o método aprende se uma correlação existe e utiliza corretamente ou ignora os metadados dependendo se eles contêm informações úteis. Demonstraremos nosso método em redes sintéticas com estrutura conhecida e em redes do mundo real, grandes e pequenas, provenientes de domínios social, biológico e tecnológico.
Newman et al. (Qui,) estudaram essa questão.