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A label-switching algorithm for fast core-periphery identification
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AI
DOI：10.1017/nws.2026.10023.png)
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摘要
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核心-边缘（CP）结构在网络中经常被观察到，其中节点形成两个不同的群体：一个小型、高度互联的核心和一个稀疏的边缘。Borgatti和Everett（Borgatti, S. P., & Everett M. G. (2000). Models of core/periphery structures. Social Networks, 21(4), 375-395.）提出了一种最流行的方法来识别和量化CP结构，通过将观测网络与理想的CP结构进行比较。尽管该指标已被广泛使用，但仍需要改进的算法。在本工作中，我们详细介绍了用于识别CP结构的贪心、标签切换算法，该算法既快速又准确。通过利用CP指标的数学重述，我们提出的启发式方法在操作数量上比简单实现提高了数量级。我们证明该算法单调上升到局部最大值，并在小型玩具网络上始终得到接近全局最优的90%的解。在合成网络上，我们的算法在分类准确性和运行时间方面优于一种流行的竞争方法，而在一个真实网络中，它快340倍。
Keyword:
Core-periphery
graphs
large networks
meso-scale structures
期刊
N
IF:
1.5
论文数:
20
被引数:
0
机构
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