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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
近年來，網路已成為描述和量化許多科學分支中的複雜系統的寶貴工具(1-3)。最近的研究表明，網路通常表現出層次結構，其中頂點分為多個組，這些組進一步細分為多個組，等等。在許多情況下，這些群體被發現與已知的功能單元相對應，例如食物網中的生態位、生化網絡中的模組（蛋白質相互作用網絡、代謝網絡或遺傳調控網絡）或社交網絡中的社區(4-7)。在這裡，我們提出了一種從網路資料推斷層次結構的通用技術，並表明層次結構的存在可以同時解釋和定量再現許多常見的網路拓撲特性，例如右偏度分佈、高聚類係數和短路徑長度。我們進一步表明，層次結構的知識可以用來高精度地預測部分已知網路中缺少的連接，並且比競爭技術更通用的網路結構（8）。綜上所述，我們的結果顯示層次結構是複雜網路的核心組織原則，能夠提供許多網路現象的洞察。