Вопрос или проблема
В современных методах для обнаружения сообществ в динамических сетях используется эталон LFR в качестве генератора динамических наборов данных, но я думал, что он предназначен для генерации статических данных о сообществах. Например, в статье Перекрывающиеся сообщества в динамических сетях: их обнаружение и мобильные приложения используется LFR. Но я не знаю, как генерируется этот набор данных.
Здесь представлен код этой статьи, и включенная эталонная информация дана только для одного снимка.
Вопрос: Как генерируется набор данных?
Я думаю, что набор данных генерируется с использованием генератора динамических сетей, доступного по этому адресу, который является динамической версией статического LFR. Это отличный генератор данных с динамическими сетями.
.
Ответ или решение
Методология выявления сообществ в динамических сетях является ключевой проблемой в области анализа комплексных систем и социальных сетей. В последнее время для генерации данных для тестирования алгоритмов обнаружения сообществ в динамических сетях часто используется LFR-бенчмарк. Это вызывает определенные вопросы, так как LFR традиционно является инструментом для генерации статических данных.
Теория:
LFR-бенчмарк (Lancichinetti–Fortunato–Radicchi) был разработан для генерации синтетических сетей с известным истинным разбиением на сообщества в статических сетях. Для выполнения этой задачи LFR генерирует сети, которые имитируют реальные сетевые структуры, где свойства степеней узлов и размеров сообществ следуют заданным степенным законам. Однако с развитием исследований в области анализа динамических сетей, возникла необходимость адаптировать LFR для создания динамических синтетических данных.
Пример:
В статье "Overlapping Communities in Dynamic Networks: Their Detection and Mobile Applications" использован LFR-бенчмарк для работы с динамическими сетями. Авторы предложили подход к синтезированию динамических сетей, где начальная статическая сеть генерируется с использованием LFR, а затем в нее добавляются динамические изменения, такие как добавление или удаление узлов и связей, чтобы имитировать процесс эволюции сети. Таким образом, хотя исходная генерация и основывается на статической сети, последующие изменения позволяют использовать LFR в контексте динамических сетей.
Применение:
Чтобы выполнить генерацию динамической сети с использованием LFR, используется специальный генератор динамических сетей, доступный по адресу http://mlg.ucd.ie/snam/. Этот инструмент позволяет брать изначально полученные статические сети и вносить в них динамические изменения, необходимые для моделирования эволюции сети. Это может включать временные параметры, такие как миграция узлов между сообществами или изменение плотности связей внутри сообществ.
При работе с данными, синтезированными на основе LFR для динамических сетей, важно учитывать необходимость описания и хранения данных для каждой из временных проекций (snapshot), что может быть недостаточно освещено в исходном истинном разбиении, часто предоставляемом только для одной из таких проекций.
Таким образом, LFR является гибким инструментом, который, при правильной модификации, подходит для генерации данных как для статических, так и для динамических сетей, что подчеркивает его универсальность в исследованиях сетевых структур.