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Multilayer networks
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新方法增强了多层网络中的社区检测能力
研究人员开发了一种用于多层网络社区检测的新方法，该方法模拟了实体在不同上下文中的交互。该方法利用联合非负对称矩阵三分解来近似每个图，强制执行跨层级不重叠和共享社区的约束，同时允许层级特定的连接性和节点度。所提出的方法旨在捕捉局部和全局的结构变化，并在实验中展示了可靠的社区检测能力，优于那些通常依赖于更严格假设的现有最先进方法。
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新基准测试评估图缩减对影响力最大化的影响
研究人员推出了面向传播的缩减基准测试（SORB），这是一个开源框架，旨在评估影响力最大化（IM）模型。SORB将图缩减技术直接整合到评估过程中，从而能够更全面地评估各种真实网络类型和任务设置下的IM算法。使用SORB进行的初步研究表明，图缩减的有效性高度依赖于网络结构和特定的下游任务，稀疏化对单层网络有益，但在展平的多层网络上会导致性能下降。