How modular structure can simplify tasks on networks: parameterizing graph optimization by fast local community detection.
How modular structure can simplify tasks on networks: parameterizing graph optimization by fast local community detection.
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DOI：
10.1098/rspa.2014.0224
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发表时间：
2014-10-08
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Jones NS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bui-Xuan BM;Jones NS
通过考虑寻找网络最短路径的任务，我们找到了一种算法，其运行时间不是O(2n)，其中n为节点数，而是随着粗化网络中的节点数而扩展。这个粗化的网络有一些节点与原始图中密集区域的数量相关。由于我们利用局部社区检测的一种形式作为预处理，这项工作为开发启发式算法来检测网络中的密集区域的项目提供了支持：这种预处理可以加速网络上的优化任务。我们的工作还提出了一类关于高效网络系统的结构特征如何随系统大小而扩展的经验猜想。
By considering the task of finding the shortest walk through a Network, we find an algorithm for which the run time is not as O(2n), with n being the number of nodes, but instead scales with the number of nodes in a coarsened network. This coarsened network has a number of nodes related to the number of dense regions in the original graph. Since we exploit a form of local community detection as a preprocessing, this work gives support to the project of developing heuristic algorithms for detecting dense regions in networks: preprocessing of this kind can accelerate optimization tasks on networks. Our work also suggests a class of empirical conjectures for how structural features of efficient networked systems might scale with system size.
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