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A Novel community detecting algorithm in biological bipartite networks

机译:生物双向网络中的一种新的社区检测算法

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摘要

The identification of communities is significant for the understanding of network structures and functions. In this paper, we propose a framework to address the problemofcommunity detection in bipartite networks based on principal components analysis.We show that bipartite network can be conveniently represented as linear graph formodule identification purposes. We apply the algorithm to real-world network data, showing that the algorithmsuccessfully findsmeaningful community structures of bipartite networks.
机译:社区识别对于理解网络结构和功能非常重要。在本文中,我们提出了一个基于主成分分析的解决双向网络中社区检测问题的框架。我们证明双向网络可以方便地表示为线性图,用于模块识别。我们将该算法应用于现实世界的网络数据,表明该算法成功地找到了双向网络的有意义的社区结构。

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