Clustering of networks using the fish school search algorithm

Сеть представляет собой совокупность узлов, соединенных ребрами, которые представляют сущности и их взаимосвязи. В кластеризации социальных сетей узлы организованы в кластеры в соответствии с их шаблонами соединений с целью обнаружения сообществ. Выявление структур сообществ в сетях является важным. Однако существующие методы обнаружения сообществ еще не использовали потенциал алгоритма поиска косяков рыб (FSS) и принципов модулярности. Мы предложили новый метод, основанный на кластеризации с использованием алгоритма поиска рыбной школы и функции модулярности (FSC), который улучшает модулярность в кластеризации сети путем итерационного разбиения сети и оптимизации функции модулярности. Этот подход облегчает обнаружение высокомодулярных структур сообществ, улучшая разрешение и эффективность кластеризации сети. Мы протестировали FSC на известных и неизвестных структурах сетей. Также мы протестировали его на сети, сгенерированной с использованием модели LFR, чтобы проверить его производительность на сетях с различными структурами сообществ. Наша методология демонстрирует высокую эффективность в выявлении структур сообществ, что указывает на ее способность эффективно захватывать сплоченные сообщества и точно определять фактические структуры сообществ.