ВЫЯВЛЕНИЕ СООБЩЕСТВ В МУЛЬТИПЛЕКСНОЙ СЕТИ АВТОРОВ НАУЧНОГО ЖУРНАЛА

Представлена модель мультиплексной сети, отражающая реальную схему сотрудничества авторов научного журнала. Исходные данные извлечены из XML-архива статей журнала. Модель выполнена в виде двухслойного графа, вершины которого соответствуют авторам статей, а ребра — бинарным отношениям соавторства и цитирования. Цель работы состоит в выявлении непересекающихся сообществ авторов сети и достигается в два этапа. На первом этапе сеть приводится к виду неориентированного графа, на втором к построенному графу применяются два традиционных алгоритма кластеризации, основанные на методе случайного блуждания. Выполнен вычислительный эксперимент.

Исследования выполнены в рамках государственного задания ИВМиМГ СО РАН (FWNM-2025-0005).

Список литературы

1. Barab´asi A-L., P´osfai M. Network Science. Cambridge Univ. Press. 456 p. ISBN 1107076269.
2. Radicchi F., Castellano C., Cecconi F., Loreto V., Parisi D. Defining and identifying communities in networks // PNAS. 2004. V. 101. P. 2658–2663. DOI: 10.1073/pnas.0400054101.
3. Fortunato S. Community detection in graphs // Phys. Rep. 2010. V. 486, iss. 3–5. P. 75–174. DOI: 10.1016/j.physrep.2009.11.002.
4. Дистель Р. Теория графов. Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 2002. 336 с. ISBN 5-86134-101-X.
5. Peel L., Larremore D. B., Clauset A. The ground truth about metadata and community detection in networks // Sci. Adv. 2017. V. 3, iss. e1602548. DOI: 10.1126/scadv.1602548.
6. Newman M. E. J. Modularity and community structure in networks // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 200 V. 103. P. 8577–8582. DOI: 10.1037/pnas.0601602103.
7. Newman M. E. J., Girvan M. Finding and evaluating community structure in networks // Phys. Rev. E. 2004. V. 69. 026113. DOI: 10.1103/PhysRevE.69. 026113.
8. Magnani M., Hanteer O., Interdonato R., Rossi L., Tagarelli A. Community Detection in Multiplex Networks // arXiv: 0911.1824. DOI:10.48550/arxiv: 0911.1824.
9. Interdonato R., Tagarelli A., Ienco D., Sallaberry A., Poncelet P. Node-centric community detection in multilayer networks with layer-coverage diversification bias // Proc. of the 8th Conf. on Complex Networks. 2017. P. 57–66. Springer Intern. Publ., 2017. DOI: 10.48550/arXiv.1704.03441.
10. Jeub L. G. S., Mahoney M. W., Mucha P. J., Porter M. A. A local perspective on community structure in multilayer networks // Network Sci. 2017. V. 5, iss. 2. P. 144–163. DOI: 48550/arXiv.1510.05185.
11. Kim J., Lee J-G. Community detection in multi-layer graphs: A survey // ACM SIGMOD Record. 2015. V. 44, iss. 3. P. 37–48. DOI: 10.1145/2854006.2854012.
12. Huang X., Chen D., Ren T., Wang D. A survey of community detection methods in multilayer networks // Data Mining and Knowledge Discovery. 2021. V. 35. P.1–45. DOI:10.1007/s10618-020-00716-6.
13. Mucha P. J., Richardson T., Macon K., Porter M. A., Onnela J. P. Community structure in time-dependent, multiscale, and multiplex networks // Science. 2010. V. 328, iss. 5980. P. 876–878. DOI: 10.1126/science.1184819.
14. De Domenico M., Lancichinetti A., Arenas A., Rosvall M. Identifying modular flows on multilayer networks reveals highly overlapping organization in interconnected systems // Phys. Review. 2015. X 5, 011027. DOI: 10.1103/PhysRevX.5. 011027.
15. Afsarmanesh N., Magnani M. Finding overlapping communities in multiplex networks // Proc. of the 2018 Intern. conf. on Social Informatics, 2018. DOI: 10.48550/arXiv.1602.03746.
16. Bianconi G. Multilayer networks. Structure and functions. Oxford. 2018. Online ISBN: 9780191815676.
17. Lancichinetti A., Fortunato S. Consensus clustering in complex networks // Sci. Rep. 2012. V.2. Art. num. 336. DOI: 10.1038/srep00336.
18. Mondragon R. J., Iacovacci J., Bianconi G. Multilink communities of multiplex networks // arXiv:1706.09011. DOI: 10.48550/arXiv.1706.09011.
19. De Domenico M., Sol´e-Ribalta A., Cozzo E., Kivel¨a M., Moreno Y., Porter M. A., G´omez S., Arenas A. Mathematical formulation of multilayer networks // Phys. Rev. 2013. X 3. 041022. DOI:10.1103/PhysRevX.3.041022.
20. Бредихин С. В., Щербакова Н. Г. Взвешенная мультиплексная сеть авторов научного журнала // Пробл. информ. 2025. № 1. С. 45–59. DOI: 10.24412/2073-0667-2025-1-45-59.
21. Бредихин С. В., Щербакова Н. Г. Структурные свойства мультиплексной сети авторов научного журнала // Пробл. информ. 2025. № 2. С. 8–18. DOI: 10.24412/2073-0667-2025-2-5-18.
22. Boccaletti S., Bianconi G., Criado R., del Genio C. I., G´omez-Garden˜es J., Romance M., Sendin˜a-Nadal I., Wang Z., Zanin M. The structure and dynamics of multilayer networks // Phys. Rep. 2014. V. 544, iss, 1. P. 1–1 DOI: 10.1016/j.physrep.2014.07.001.
23. Wagner S., Wagner D. Comparing clusterings — An overview. 2007. DOI: 10.5445/IR/1000011477. https://publikationen.bibliothek.kit.edu/1000011477.
24. Collins L. M., Dent C. W. Omega: A general formulation of the Rand index of cluster recovery suitable for non-disjoint solutions // Multivariate Behav. Res. 1988. V. 23, iss. 2. P. 231–242. DOI: 10.1207/s15327906mbr2302_6.
25. Murray G., Carenini G., Ng R. Using the omega index for evaluating abstractive community detection // Proc. of Workshop on Evaluation Metrics and System Comparison for Automatic Summarization, Montr´eal (Canada), 2012. Assoc. for Comput. Linguistics. P. 10–18.
26. Hanteer O., Rossi L. The meaning of dissimilar: An evaluation of various similarity quantification approaches used to evaluate community detection solutions // Proc. of the IEEE/ACM Intern. conf. on Advances in Social Networks Analysis and Mining, Vancouver (Canada), 2019. P. 513–518. DOI: 10.1145/3341161.3342941.
27. Berlingerio M., Coscia M., Giannotti F. Finding and characterizing communities in multidimensional networks // Intern. conf. on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM). P. 490–494. IEEE Computer Society Washington, DC, USA, 2011. DOI: 10.1107/ASONAM.2011.104.
28. Kim J., Lee J.-G., Lim S. Differential flattening: A novel framework for community detection in multi-layer graphs // ACM Trans. on Intell. Syst. and Technol. (TIST). 2016. V. 8, iss. 2. P. 27:1–27:23. DOI: 10.1145/2898362.
29. De Domenico M., Nicosia V., Arenas A., Latora V. Structural reducibility of multilayer networks// Nature Communic. 2015. V. 6. 6864. DOI: 10.1038/ncomms7864.
30. Bianconi G. Statistical mechanics of multiplex networks: entropy and overlap // Phys. Rev. E. 2013. V. 87, iss. 6. 062806. DOI: 10.1103/PhysRevE.87.062806.
31. Pons P., Latapy M. Computing communities in large networks using random walks. 2006. arXiv: physics/0512106. DOI: 10.48550/arXiv.physics/0512106.
32. Rosvall M., Axelsson D., Bergstrom C. T. Map equation. // Eur. Phys. J. 2009. V. 178. P. 13–23. DOI: 10.1140/epjst/e2010-01179-1.