Потокові підходи до виділення спільнот у складних мережевих системах: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 33:122-127
The paper investigates the problem of finding communities in complex network systems, the detec-tion of which allows a better understanding of the laws of their functioning. To solve this problem, two approaches are proposed based on the use of flows characteristics of complex network. The first of...
Збережено в:
| Дата: | 2021 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут прикладних проблем механіки і математики ім. Я. С. Підстригача НАН України
2021
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://www.fmmit.lviv.ua/index.php/fmmit/article/view/214 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Physico-mathematical modeling and informational technologies |
Репозитарії
Physico-mathematical modeling and informational technologies| _version_ | 1867479592966553600 |
|---|---|
| author | Polishchuk, Olexandr |
| author_facet | Polishchuk, Olexandr |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "Olexandr Polishchuk",
"institution": "Інститут прикладних проблем механіки і математики ім. Я.С. Підстригача НАН України, вул. Наукова, 3б, 79061, м. Львів"
}
] |
| author_sort | Polishchuk, Olexandr |
| baseUrl_str | http://www.fmmit.lviv.ua/index.php/fmmit/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2021-09-14T06:23:59Z |
| description | The paper investigates the problem of finding communities in complex network systems, the detec-tion of which allows a better understanding of the laws of their functioning. To solve this problem, two approaches are proposed based on the use of flows characteristics of complex network. The first of these approaches consists in calculating the parameters of influence of separate subsys-tems of the network system, distinguished by the principles of ordering or subordination, and the second, in using the concept of its flow core. Based on the proposed approaches, reliable criteria for finding communities have been formulated and efficient algorithms for their detection in com-plex network systems have been developed. It is shown that the proposed approaches make it pos-sible to single out communities in cases in which the existing numerical and visual methods turn out to be disabled.
References
Newman, M. E. J. (2012). Communities, modules and large-scale structure in networks. Nature Physics, 8, 25–31.
Newman, M. E. J. (2004). Detecting community structure in networks. European Phy¬sical Journal, 38(2), 321–330.
Khan, B. S., Niazi, M. A. (2017). Network community detection: A Review and Visual Survey. arXiv: 1708.00977 [cs.SI].
Kolomeichenko, M. I., M. Kolomeichenko, I. V. Polyakov, Chepovsky, A. A., Chepovsky, A. M. (2016). Selection of communities in the graph of interacting objects. Fundamental and Applied Mathematics, 21(3), 131-139.
Girvan, M., Newman, M. E. (2002). Community structure in social and biological networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA, 99, 7821-7826. DOI https://doi.org/10.1073/pnas.122653799
Blondel, V. D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R., Lefebvre, E. (2008). The Louvain method for community detection in large networks. Journal of Statistical Mechanics. Theory and Experi¬ments, 108-121.
Radicchi, C., Castellano, C., Cecconi, F., Loreto, V., Parisi, D. (2004). Defining and identifying communities in networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA, 101(9), 2658-2663. DOI https://doi.org/10.1073/pnas.0400054101
Donetti, L., Munoz, M. A. (2005). Improved spectral algorithm for the detection of network communities arXiv: physics/0504059 [physics.soc-ph].
Rosvall M., Bergstrom, C. T. (2007). An information-theoretic framework for resolving community structure in complex networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA, 104(18), 7327-7331. DOI https://doi.org/10.1073/pnas.0611034104
Lambiotte R., Rosvall, M. (2012). Ranking and clustering of nodes in networks with smart teleportation. Physical Review E, 85(5). DOI https://doi.org/10.1103/physreve.85.056107
Babak, F., Naghmeh, M. (2015). Growing multiplex networks with arbitrary number of layers arXiv: 1506.06278v2 [physics.soc-ph].
Kolomeichenko, M. I., Chepovskiy, A. M. (2014). Visualization and analysis of large graphs. Business Informatics, 30(4), 7-16.
Polishchuk, O. D., Yadzhak, M. S. (2018). Network structures and systems: І. Flow characteristics of complex networks. System information and information technologies, 2, 42-54. DOI https://doi.org/10.20535/srit.2308-8893.2018.2.05
Polishchuk, O. D., Yadzhak, M. S. (2018). Network structures and systems: II. Core networks and multiplexes. System pre-sludge and information technologies, 3, 38-51. DOI https://doi.org/10.20535/srit.2308-8893.2018.3.04
Polishchuk, O. D., Yadzhak, M. S. (2018). Network structures and systems: III. Hierarchies and networks. Systems research and information technologies, 4, 82-95. DOI https://doi.org/10.20535/srit.2308-8893.2018.4.07
|
| doi_str_mv | 10.15407/fmmit2021.33.122 |
| first_indexed | 2026-06-09T01:08:44Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | oai:ojs2.www.fmmit.lviv.ua:article-214 |
| institution | Physico-mathematical modeling and informational technologies |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-06-09T01:08:44Z |
| publishDate | 2021 |
| publisher | Інститут прикладних проблем механіки і математики ім. Я. С. Підстригача НАН України |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | |
| spelling | oai:ojs2.www.fmmit.lviv.ua:article-2142021-09-14T06:23:59Z Flow approaches to community allocation in complex network systems: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 33:122-127 Потокові підходи до виділення спільнот у складних мережевих системах: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 33:122-127 Polishchuk, Olexandr складна мережа мережева система потокова серцевина вплив спільнота complex network network system flow core influence community The paper investigates the problem of finding communities in complex network systems, the detec-tion of which allows a better understanding of the laws of their functioning. To solve this problem, two approaches are proposed based on the use of flows characteristics of complex network. The first of these approaches consists in calculating the parameters of influence of separate subsys-tems of the network system, distinguished by the principles of ordering or subordination, and the second, in using the concept of its flow core. Based on the proposed approaches, reliable criteria for finding communities have been formulated and efficient algorithms for their detection in com-plex network systems have been developed. It is shown that the proposed approaches make it pos-sible to single out communities in cases in which the existing numerical and visual methods turn out to be disabled. References Newman, M. E. J. (2012). Communities, modules and large-scale structure in networks. Nature Physics, 8, 25–31. Newman, M. E. J. (2004). Detecting community structure in networks. European Phy¬sical Journal, 38(2), 321–330. Khan, B. S., Niazi, M. A. (2017). Network community detection: A Review and Visual Survey. arXiv: 1708.00977 [cs.SI]. Kolomeichenko, M. I., M. Kolomeichenko, I. V. Polyakov, Chepovsky, A. A., Chepovsky, A. M. (2016). Selection of communities in the graph of interacting objects. Fundamental and Applied Mathematics, 21(3), 131-139. Girvan, M., Newman, M. E. (2002). Community structure in social and biological networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA, 99, 7821-7826. DOI https://doi.org/10.1073/pnas.122653799 Blondel, V. D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R., Lefebvre, E. (2008). The Louvain method for community detection in large networks. Journal of Statistical Mechanics. Theory and Experi¬ments, 108-121. Radicchi, C., Castellano, C., Cecconi, F., Loreto, V., Parisi, D. (2004). Defining and identifying communities in networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA, 101(9), 2658-2663. DOI https://doi.org/10.1073/pnas.0400054101 Donetti, L., Munoz, M. A. (2005). Improved spectral algorithm for the detection of network communities arXiv: physics/0504059 [physics.soc-ph]. Rosvall M., Bergstrom, C. T. (2007). An information-theoretic framework for resolving community structure in complex networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA, 104(18), 7327-7331. DOI https://doi.org/10.1073/pnas.0611034104 Lambiotte R., Rosvall, M. (2012). Ranking and clustering of nodes in networks with smart teleportation. Physical Review E, 85(5). DOI https://doi.org/10.1103/physreve.85.056107 Babak, F., Naghmeh, M. (2015). Growing multiplex networks with arbitrary number of layers arXiv: 1506.06278v2 [physics.soc-ph]. Kolomeichenko, M. I., Chepovskiy, A. M. (2014). Visualization and analysis of large graphs. Business Informatics, 30(4), 7-16. Polishchuk, O. D., Yadzhak, M. S. (2018). Network structures and systems: І. Flow characteristics of complex networks. System information and information technologies, 2, 42-54. DOI https://doi.org/10.20535/srit.2308-8893.2018.2.05 Polishchuk, O. D., Yadzhak, M. S. (2018). Network structures and systems: II. Core networks and multiplexes. System pre-sludge and information technologies, 3, 38-51. DOI https://doi.org/10.20535/srit.2308-8893.2018.3.04 Polishchuk, O. D., Yadzhak, M. S. (2018). Network structures and systems: III. Hierarchies and networks. Systems research and information technologies, 4, 82-95. DOI https://doi.org/10.20535/srit.2308-8893.2018.4.07 У роботі досліджується проблема пошуку спільнот у складних мережевих системах, виявлення яких дозволяє краще зрозуміти закони їх функціонування. Для вирішення цієї проблеми пропонується два підходи, які базуються на застосуванні потокових характеристик складових мережі. Перший із цих підходів полягає в обчисленні параметрів впливу окремих підсистем мережевої системи, виділених за принципами впорядкування або підпорядкування, а другий – у використанні поняття її потокової серцевини. На основі запропонованих підходів сформульовані достовірні критерії пошуку спільнот та розроблені ефективні алгоритми їх виявлення у складних мережевих системах. Показано, що пропоновані підходи дозволяють виділяти спільноти у випадках, у яких існуючі числові та візуальні методи виявляються непрацездатними. Інститут прикладних проблем механіки і математики ім. Я. С. Підстригача НАН України 2021-09-05 Article Article application/pdf https://www.fmmit.lviv.ua/index.php/fmmit/article/view/214 10.15407/fmmit2021.33.122 PHYSICO-MATHEMATICAL MODELLING AND INFORMATIONAL TECHNOLOGIES; No. 33 (2021): Physico-mathematical modeling and informational technologies, 2021, Issue 33; 122-127 ФІЗИКО-МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ТА ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ; № 33 (2021): Фізико-математичне моделювання та інформаційні технології, 2021, Вип. 33; 122-127 2617-5258 1816-1545 10.15407/fmmit2021.33 uk https://www.fmmit.lviv.ua/index.php/fmmit/article/view/214/204 Авторське право (c) 2021 Olexandr Polishchuk (Автор) |
| spellingShingle | складна мережа мережева система потокова серцевина вплив спільнота Polishchuk, Olexandr Потокові підходи до виділення спільнот у складних мережевих системах: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 33:122-127 |
| title | Потокові підходи до виділення спільнот у складних мережевих системах: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 33:122-127 |
| title_alt | Flow approaches to community allocation in complex network systems: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 33:122-127 |
| title_full | Потокові підходи до виділення спільнот у складних мережевих системах: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 33:122-127 |
| title_fullStr | Потокові підходи до виділення спільнот у складних мережевих системах: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 33:122-127 |
| title_full_unstemmed | Потокові підходи до виділення спільнот у складних мережевих системах: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 33:122-127 |
| title_short | Потокові підходи до виділення спільнот у складних мережевих системах: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 33:122-127 |
| title_sort | потокові підходи до виділення спільнот у складних мережевих системах: fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 33:122-127 |
| topic | складна мережа мережева система потокова серцевина вплив спільнота |
| topic_facet | складна мережа мережева система потокова серцевина вплив спільнота complex network network system flow core influence community |
| url | https://www.fmmit.lviv.ua/index.php/fmmit/article/view/214 |
| work_keys_str_mv | AT polishchukolexandr flowapproachestocommunityallocationincomplexnetworksystemsfizmatmodelinftehnol202133122127 AT polishchukolexandr potokovípídhodidovidílennâspílʹnotuskladnihmereževihsistemahfizmatmodelinftehnol202133122127 |