社会网络与生物网络中的社团结构
Community structure in social and biological networks
Girvan M, Newman MEJ
提出按边介数反复删边的分裂式社团发现算法,在人工网络、空手道俱乐部和食物网等数据上找到了有意义的社团。
网络分析的一般流程与工具、研究问题的提出、可复现计算、敏感性分析,以及结果呈现与研究前沿。
Network analysis workflow with NetworkX
从提出问题、读入与清洗数据、选择工具,到指标计算、零模型比较、可视化与报告,用 NetworkX 完成一次完整的网络分析
Research questions, reproducibility and sensitivity analysis
怎样提出可回答的网络研究问题,做到可复算,并用敏感性分析和替代解释检验结论是否稳健
读入边表、按置信度过滤并取最大连通分支网络分析流程与 NetworkX 实践
基本拓扑指标、度分布与中心性排名网络分析流程与 NetworkX 实践
社团发现、模块度与结果稳定性网络分析流程与 NetworkX 实践
与 ER 随机图和保度随机化零模型比较网络分析流程与 NetworkX 实践
格式互转——边表、邻接矩阵、稀疏矩阵、GraphML 与 JSON 的往返检查网络分析流程与 NetworkX 实践
五个常见计算陷阱——自环、重边、孤立点、有向性、权重的含义网络分析流程与 NetworkX 实践
大规模网络的计算策略——稀疏矩阵、近似介数与抽样偏倚网络分析流程与 NetworkX 实践
布局算法比较与布局质量的定量检查网络分析流程与 NetworkX 实践Community structure in social and biological networks
Girvan M, Newman MEJ
提出按边介数反复删边的分裂式社团发现算法,在人工网络、空手道俱乐部和食物网等数据上找到了有意义的社团。
Network motifs: simple building blocks of complex networks
Milo R, Shen-Orr S, Itzkovitz S, Kashtan N, Chklovskii D, Alon U
把“在真实网络中出现次数显著多于随机网络的小子图”定义为网络基序,发现不同领域的网络各有特征性基序。
Evidence for dynamically organized modularity in the yeast protein–protein interaction network
Han J-DJ, Bertin N, Hao T, Goldberg DS, Berriz GF, Zhang LV, et al.
结合共表达把酵母互作组枢纽分为 party hub 与 date hub,提出动态组织的模块性。
Power-law distributions in empirical data
Clauset A, Shalizi CR, Newman MEJ
提出最大似然拟合、KS 选下界、自助法检验与似然比比较的幂律分析流程,并重新检验了 24 个数据集。
Complex network measures of brain connectivity: uses and interpretations
Rubinov M, Sporns O
按神经科学含义整理脑网络常用图论指标及其解读,并发布 Brain Connectivity Toolbox。