16 社区发现算法工作简介by_@sumnous_t
大规模动态网络的社区发现算法
大规模动态网络的社区发现算法社区发现是网络分析中一个重要的研究领域，目的是发现网络中的子群体，这些子群体可以通过相似性特征或交互行为相互联系。
然而，现实中的网络不仅数量庞大，而且是动态的，社区结构也随时间不断演化。
因此，在大规模动态网络中发现社区结构成为了一项挑战性的任务。
传统的聚类算法在大规模动态网络中会遇到一些问题，例如巨大的计算时间、存储空间和精度。
因此，近年来，一些新的算法和框架被提出来解决这些问题。
在这篇文章里，我们将重点介绍几种主流的大规模动态网络的社区发现算法。
1. 静态方法静态方法是最简单的社区发现算法之一，因为它是针对一个固定的网络进行计算。
其中有一个经典的聚类算法叫作Louvain算法。
这种算法使用一种称为“模块度”的指标来评估社区结构的质量，并且能够搜寻整个社区空间以找到最优和最稳定的社区划分，得到了广泛的应用。
然而，静态方法在处理大规模动态网络时并不是特别有效。
因为在动态网络中，每时每刻都会有新的节点和边加入，社区结构也随之不断演化。
因此，需要一种可以处理动态网络的算法。
2. 动态网络的增量方法在动态网络中，边的加入和节点的加入不可避免。
因此，增量聚类算法是一种直接处理动态网络中的方法。
其中有一种增量聚类算法叫做IGF（Incremental Growing of Finite Increment）。
这种方法首先将每个节点作为一个独立的社区，然后在每个时间步中重新分配每个节点的社区，直到达到最优的社区结构。
3. 基于社区结构演化的方法社区结构是动态网络中最为重要的部分，也是最具相似性的部分。
因此，在社区结构变化时，是有可能用过去的社区结构来预测未来的社区结构。
其中有一种基于社区结构演化的方法叫做COSMIC（Community Structure Monitoring and Identification in Changing networks）。
该方法会在整个网络结构上进行社区划分，并利用网络演化过程中的结构相似性来维护社区的一致性。
复杂网络结构中的社区发现算法优化研究
复杂网络结构中的社区发现算法优化研究社区发现算法是深入研究复杂网络结构的重要研究领域。
在传统的网络分析中，一个节点通常被视为只与其他节点有一种关联，但在现实中，节点之间的联系可以非常复杂，形成社区结构。
社区发现算法旨在利用网络中节点之间的关系来推断这些社区结构，这对于进一步了解网络中的重要性和相互作用、信息传递机制等方面具有重要作用。
然而，由于复杂网络的巨大规模和高维度，社区发现算法面临很多挑战，因此，优化社区发现算法以提高算法的准确性和效率是必不可少的研究方向。
一、社区发现算法的类型社区发现算法广泛应用于不同类型的网络结构，例如社交网络、通信网络等。
在网络中，社区结构的类型也多种多样。
这种多样性意味着社区发现算法具有许多不同的方法。
其中一些主要的算法类型如下：1. 基于图划分的算法：它是一种将网络划分为若干分区的算法。
这种算法的目标是最大化分区内节点的连接并最小化分区间节点的连接。
2. 基于谱聚类的算法：谱聚类算法基于直观的假设，即节点之间的连接可以通过网络的较小特征向量进行表示。
该算法构建一个类似于拉普拉斯矩阵的矩阵，然后找到其特征向量。
3. 基于模块度的算法：模块度是一种测量节点在社区中簇合程度的度量。
模块度算法通过最大化网络中所有节点的模块度来找到网络中的社区结构。
以上这些算法是社区发现算法的主要类型，各有优缺点，需要根据网络的特点和目标进行选择。
二、社区发现算法中的优化问题由于现实网络的规模和复杂性，社区发现算法面临许多挑战。
社区发现算法的优化问题主要包括以下几个方面：1. 效率问题：当网络规模很大时，社区发现算法需要花费大量的时间和计算资源。
因此，提高效率一直是社区发现算法优化的主要问题之一。
2. 精度问题：在实际网络中，往往存在一定噪声和信息不完整。
这种情况下，社区发现算法的准确度受噪声和信息不完整的影响，需要通过对算法的进一步优化来提高准确度。
3. 节点标签问题：在某些网络中，节点标签可以提供关于节点属性的信息。
复杂网络社区发现算法与应用研究
复杂网络社区发现算法与应用研究社交网络的快速发展给人们的交流和信息传播带来了巨大的便利，同时也使得网络中存在大量复杂的关系和交互行为。
复杂网络中的社区结构被认为是网络中一种重要的组织形式，研究复杂网络社区结构可以帮助我们更好地理解网络的演化和功能。
一、复杂网络社区发现算法介绍社区发现算法是一种用于检测复杂网络中社区结构的方法。
常见的社区发现算法包括GN算法、Louvain算法、标签传播算法、模块度最大化算法等。
GN算法是一种基于边介数的层次聚类算法，通过不断切割网络中边介数最大的边来发现社区。
Louvain算法是一种基于模块度优化的贪心算法，通过迭代地将节点重新分配到模块中以优化模块度，该算法处理速度较快。
标签传播算法是一种无监督的算法，通过节点间标签的传递更新来进行社区发现。
模块度最大化算法是一种基于优化网络模块度的算法，通过迭代地合并节点和模块来达到最大化模块度的目标。
搜索引擎提供的 PageRank 算法也可以被用于社区发现。
PageRank算法是一种用于排名网页重要性的算法，它可以通过将复杂网络建模为一个图，然后计算图中节点的重要性来进行社区划分。
二、复杂网络社区发现算法的应用复杂网络社区发现算法不仅在理论研究中有重要的作用，也在实际应用中发挥了巨大的价值。
首先，社区发现算法在社交网络分析中有广泛的应用。
社交网络中存在着大量的社区结构，通过发现这些社区可以更好地理解社交网络的组织结构和信息传播机制，它对于社交网络上的用户行为预测、信息推荐和舆情分析等方面具有重要意义。
其次，社区发现算法在生物学领域有着广泛的应用。
生物网络中存在着复杂的分子相互作用关系，研究这些关系可以帮助我们理解生物网络的功能和演化规律。
通过社区发现算法可以发现蛋白质相互作用网络中的功能模块，这对于研究蛋白质相互作用网络的功能和疾病的发生有重要的意义。
此外，复杂网络社区发现算法还在推荐系统、网络安全等领域有着广泛的应用。
大规模复杂网络中的社区发现算法研究
大规模复杂网络中的社区发现算法研究随着互联网的快速发展，大规模复杂网络成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。
这些网络包含了海量的节点和边，形成了一个庞大而错综复杂的网络结构。
在这种网络中，节点之间的连接关系对于了解网络的组织结构以及节点之间的相互作用起着至关重要的作用。
而社区发现算法则可以帮助我们理解和分析这些复杂网络中节点之间的聚类方式和关系。
社区发现算法是一种将网络节点划分为不同社区的方法。
社区指的是在网络中相互关联紧密、内部密度较大的节点子集。
社区发现算法的目标是找到这些社区并将其划分出来，以便更好地理解网络结构和节点之间的交互。
在大规模复杂网络中，社区发现算法面临着挑战，因为网络规模庞大且结构复杂，难以直观地判断节点之间的聚类方式。
在研究大规模复杂网络中的社区发现算法时，一些常见的算法方法包括谱聚类、模块度优化、标签传播和深度学习等。
谱聚类是一种基于矩阵特征向量分解的方法，通过计算网络的特征向量进行聚类划分。
模块度优化算法通过最大化网络中节点聚类的内部连边数和减少与其他社区的连边数来实现社区发现。
标签传播算法则基于节点之间的局部信息传播划分社区。
深度学习是近年来应用广泛的方法，通过使用神经网络模型来学习网络节点之间的特征和相互关系。
然而，在大规模复杂网络中应用这些算法时也遇到了一些挑战。
首先，网络规模庞大，算法的效率需要得到提高。
其次，网络结构复杂，社区表达方式多样，导致算法的准确性和鲁棒性存在一定的问题。
此外，由于网络中包含大量的噪声和异常节点，算法需要具备一定的鲁棒性和可靠性以应对这些干扰因素。
因此，针对这些挑战，研究者们提出了一系列的改进算法和优化策略。
为了提高算法的效率，研究者们提出了一些加速算法的方法。
例如，可以通过节点采样的方式减少计算量，或者使用分布式计算框架来实现算法的并行计算，以提高算法的速度和效率。
此外，由于网络中存在一些重要的节点和核心社区，可以对这些节点和社区进行优化，减少计算的复杂度。
社交网络分析中的社区发现算法研究
社交网络分析中的社区发现算法研究社交网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
人们在社交网络中与朋友、家人和同事保持联系，分享信息和观点。
随着互联网的普及，社交网络的规模和复杂度不断增长，这为研究人员提供了研究社交网络结构和行为的丰富资源。
社交网络分析是研究社交网络结构、发现模式和预测行为的一种方法。
在社交网络中，社区是指由具有密切联系的节点组成的子图，节点之间的联系比节点与其他社区中的节点的联系更多。
社区发现算法旨在识别出这些密切联系的节点组成的社区，以便研究人员可以更好地了解网络的结构和功能。
社交网络中的社区发现算法可以有多种形式，每种形式都有其独特的优缺点。
下面将介绍一些常见的社区发现算法，并对它们进行简要评述。
1. 模块度优化方法模块度优化方法是一种常用的社区发现算法。
它通过计算网络中节点的内部连边数量与预期内部连边数量之间的差异，来划分社区。
这种方法的优点是简单且广泛适用，但在处理大规模网络时可能存在效率问题。
2. 谱聚类算法谱聚类算法是一种基于图论和线性代数的社区发现算法。
它将社交网络看作是一个图矩阵，通过对这个矩阵进行特征值分解，来确定社区的划分。
这种方法可以处理大规模网络，并且在某些情况下可以提供较好的结果。
然而，谱聚类算法对参数选择和计算复杂度的敏感性较高，需要进行仔细调参和优化。
3. 深度学习方法深度学习方法在社交网络分析领域最近引起了广泛的关注。
这些方法利用神经网络对社交网络进行建模，然后使用聚类方法来找到社区结构。
深度学习方法适用于处理大规模和高维度的数据，具有较好的性能。
然而，它们通常需要大量的训练数据和计算资源。
4. 传播模型方法传播模型方法通过模拟信息在网络中的传播过程来发现社区。
这些方法基于假设：在同一个社区的节点更有可能相互传播信息。
这种方法对于大规模网络具有一定的优势，但在处理稀疏网络时可能存在一些问题。
综合来看，社交网络分析中的社区发现算法可以根据网络的规模、稀疏性和计算资源的可用性来选择。
复杂网络中的社区发现算法及其应用
复杂网络中的社区发现算法及其应用复杂网络是由大量节点以及节点之间的连接关系构成的网络，在现实中广泛存在于许多领域，如社交网络、生物网络和互联网等。
社区发现是复杂网络研究的重要内容，目的是将网络中相互紧密连接的节点划分为具有相似特征或功能的社区。
社区发现算法是研究者们为了解复杂网络中的结构、功能和演化过程而提出的重要方法。
本文将介绍几种常见的社区发现算法及其应用。
一、模块度优化算法模块度是衡量网络社区结构好坏的重要指标，模块度优化算法就是通过最大化网络的模块度来寻找合适的社区划分。
常见的模块度优化算法有GN算法、Louvain算法和贪心算法等。
这些算法通过迭代地划分社区和优化社区内的连接关系来寻求最优解。
模块度优化算法在社交网络、组织结构分析、蛋白质相互作用网络等领域有广泛应用。
例如，在社交网络中，通过社区发现算法可以识别出不同的社区群体，有助于理解社交网络中的用户行为和信息传播规律，在推荐系统中起到重要作用。
二、基于节点相似性的算法基于节点相似性的社区发现算法认为在网络中相似的节点更可能属于同一个社区。
这类算法包括谱聚类、K均值算法和PSCAN算法等。
这些算法通过计算节点间的相似度来划分社区。
这类算法在生物网络、交通网络、图像分割等领域应用广泛。
例如，在生物网络中，通过基因的相似性来划分蛋白质相互作用网络的社区，可以帮助研究者理解蛋白质之间的功能和调控关系，从而推测未知蛋白质的功能。
三、基于概率生成模型的算法基于概率生成模型的社区发现算法通过建立模型来描述网络的生成过程，并利用模型参数推断网络的社区结构。
常见的算法有LDA、SBM等。
这些算法将网络看作是由不同社区生成的，根据模型参数的估计结果来划分社区。
这类算法在社交网络、金融网络等领域有广泛应用。
例如，在金融网络中，通过基于概率生成模型的社区发现算法可以划分出潜在的金融市场或子市场，有助于金融市场监管和风险预警。
总结起来，社区发现算法在复杂网络研究中扮演重要角色，有助于理解网络的结构和功能特征，为许多现实问题的解决提供了有力支持。
社区发现
Community Discovery社区发现1. 社区发现简介•社区，从直观上来看，是指网络中的一些密集群体，每个社区内部的结点间的联系相对紧密，但是各个社区之间的连接相对来说却比较稀疏（图1，当然社区的定义不止有这一种）。
这样的社区现象被研究已经很多年了，最早期的记录甚至来自于80年前。
社区研究案例•比较经典的社区研究案例包括对空手道俱乐部(karate club),科学家合作网络(Collaboration network) 和斑马群体(zebras) 的社交行为研究等（见图2），其中著名的空手道俱乐部社区已经成为通常检验社区发现算法效果的标准(benchmark)之一。
社区发现•随着互联网和在线社交网站的兴起，在Twitter,Facebook，Flickr这样的用户生成内容（UCG）网站上使用社区发现的技术已经成为热潮。
在这些社区中用户相互的交流与反馈，能为传统的社区带来丰富的内容信息和新的结构，从而使社区发现有了新的发展。
社区发现算法介绍2.1 图分割•社区可以看做密集子图结构，使用图分割算法来解决。
图分割问题的目标是把图中的节点分成g个预定大小的群组，这些群组之间的边数目最小，这个问题是NP-hard 的。
2.1.1 二分图•早期的分割都是二分图，社区发现也是基于二分的，遇到多分的情况就把其中一个子图再分割。
比较经典的有谱二分法，利用拉普拉斯矩阵的第二小特征值λ2对社区二分类，这其实是属于谱方法的一种特例。
2.1.2 KL算法•KL算法通过基于贪婪优化的启发式过程把网络分解为2个规模已知的社区。
该算法为网络的划分引入一个增益函数，定义为两个社区内部的边数与两个社区边数之间的差，寻求Q的最大划分办法。
2.1.3 最大流算法•基于最大流的算法是G.W.Flake提出的。
他给网络加了虚拟源节点s和终点节点t，并证明了经过最大流算法之后，包含源点s的社区恰好满足社区内节点链接比与社区外的链接要多的性质。
社区发现和PAGERANK算法在银行网络中的应用
社区发现和PAGERANK算法在银行网络中的应用1. 引言1.1 介绍社区发现和PAGERANK算法的背景社区发现是一种用于识别网络中密集连接区域的方法，它有助于揭示网络结构的隐藏模式和组织形式。
社区发现算法被广泛应用于社交网络、生物网络和信息网络等领域，以帮助研究人员理解复杂网络的结构和功能。
PAGERANK算法是一种由谷歌公司开发的排序算法，用于衡量网页的重要性，并据此为搜索结果排序。
该算法考虑了网页之间的链接关系，通过计算每个网页的权重来确定其在搜索结果中的排名。
银行网络是指由各个银行和金融机构之间形成的复杂网络。
在银行网络中，各个银行之间存在着复杂的关系和连接，通过这些连接，银行之间可以进行资金交易、风险管理和信息共享等活动。
理解银行网络的结构和组织形式对于监管机构和银行经营者具有重要意义。
将社区发现和PAGERANK算法应用于银行网络中，可以帮助分析银行之间的关系和连接，揭示银行网络的潜在模式和内在结构，从而提高监管效率、降低风险以及优化信息共享等方面的表现。
1.2 银行网络的重要性银行网络在当今社会中扮演着至关重要的角色。
作为金融系统的中枢，银行网络连接着各个金融机构、企业和个人，为资金流动提供了便利和安全的通道。
银行网络不仅支持着日常的商业交易，还承担着资金清算、信用评估、投资和风险管理等多方面的职能。
其稳定和高效运作对整个经济体系的健康发展至关重要。
由于银行网络涉及的信息量庞大，涉及的交易复杂多样，因此如何有效地管理和监控银行网络成为了金融机构面临的挑战。
通过对银行网络进行分析，可以更好地发现潜在的风险和机会，提升金融机构的管理水平和决策效率。
银行网络的稳定与安全也直接关系到金融系统的稳定与发展。
研究银行网络的结构与功能，探讨如何优化银行网络的运作，提高其效益和安全性，具有重要的理论和实际价值。
在这样一个日益复杂和竞争激烈的金融环境中，深入理解银行网络的重要性，并探索如何利用先进的数据分析方法和算法来优化银行网络的运作，将是金融领域研究的一个重要方向。
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小小世界⺴网网络 Small World
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1998，邓肯·瓦瓦茨（Duncan Watts）和斯蒂文文·斯特罗加茨 （Steven Strogatz），瓦瓦茨-斯特罗加茨模型（WS模型） 特征路径⻓长度短（两个节点的路径⻓长度的平均值） 高高集聚系数（一一个节点的集聚系数等于与它相连的节点中相 互连接的点对数与总点对数的比比值） 六度分割理论，一一百五十十法则
0 Old Methods
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Clustering (Node similarity) Graph Cut (M groups, less edges intra-community) Modularity-Based Method(is NP-hard to optimize) [Newman, 2006] - Greedy - Simulated Annealing
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什么
是社区？
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A precise definition of what a “community” really is does not exist yet. One of the most widely accepted and used definitions is that given by Newman and Girvan (2004):
2 Local Expansion and Op5miza5on -‐ OSLOM
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OSLOM (Order Statistics Local Optimization Method) optimizes locally the statistical significance information of a cluster with respect to random fluctuation with Extreme and Order Statistics. It tests the statistical significance of a cluster with respect to a global null model. It can deal with weighted, directed edges, overlapping communities, hierarchies and dynamic communities. [Lancichinetti, 2011] worst-case complexity: O(n2)n and Op5miza5on -‐ GCE
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GCE (Greedy Clique Expansion)! takes all maximum cliques as initial seeds to greedily expand the fitness function to find overlapping communities. [Lee, 2010] Greedy expansion complexity: O(|E|M), M is the number of cliques to be expanded. merge complexity: O(2(|C1|+|C2|)-1)(not sure) 最大大团问题（Maximum Clique Problem, MCP） NPcomplete
Web b We Web Web
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研究背景与研究意义
研究背景： 复杂⺴网网络是复杂系统的抽象，现实中许多复杂系统都可以用用复杂⺴网网络的相关特性进行行 描述和分析。 图，⺴网网络中的节点表示示系统中的个体，边表示示个体之间的关系。 如，社会关系⺴网网络，万维⺴网网，食食物链，基因⺴网网，城市交通⺴网网络，电力力⺴网网，电路⺴网网。 对复杂⺴网网络的研究一一直是许多领域的研究热点，其中社区结构是复杂⺴网网络中得一一个普 遍特征，整个⺴网网络是由许多个社区组成的。
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同一一社区内的节点与节点之间的连接很紧密，而而社区与社区之间的连接比比较稀疏。
图片片来源于⺴网网络
图片片来源于⺴网网络
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0 Old Methods! 1 Clique Percolation! 2 Local Expansion and Optimization! 3 Dynamical Algorithm! 4 Label Propagation Algorithm! 5 Other
/assets/publications/mapequationtutorial.pdf
4 Label Propaga5on Algorithm
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SLPA! is a general speaker-listener based information propagation process. [Xie, 2012] - set a memory for each node to store history labels - each neighbor of selected node(listener) randomly selects a label with probability proportional to the occurrence frequency of this label in its memory and sends the selected label to the listener - the listener adds the most popular label received to its memory - use threshold r to delete lower frequency seeing labels, and output communities
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凯文文⻉贝肯游戏（平均的“⻉贝肯数”是2.981，最大大的也仅仅是 8） Facebook六度分隔理论变为「四度」（4.74，7.21亿）
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无无标度⺴网网络 Scale-free
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一一个⺴网网络的度分布，是当随机地从⺴网网络中抽取一一个 节点时，与这个节点相连的节点数（叫做这个节点 的度）d 的概率分布。 无无尺度⺴网网络的度分布满足足幂律分布，也就是说d = k 的概率正比比于k 的某个幂次（一一般是负的）：
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2 Local Expansion and Op5miza5on -‐ EAGLE
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EAGLE! All maximal cliques is as initial communities, merged by maximum similarity -> dendrogram. The optimal cut on the dendrogram is determined by the extended modularity with a weight based on the number of overlapping memberships. [Shen, 2008] Extended Modularity:
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2 Local Expansion and Op5miza5on -‐ LFM
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LFM! expands a community from a random seed node to form a natural community until fitness function is locally maximal. [Lancichinetti, 2009, New J. Phys.] fitness function:
社区发现算法工工作简介
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- 机器学习算法班
@sumnous_t 2014.12.14
主要内容
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社区发现算法的发展、简介 我的社区发现算法相关工工作
Web 1.0
Web 2.0
Web 3.0
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⺴网网络的社交与信息连接度
WWW-以信息为中心心 Social Web-以人人为中心心 Semantic Web-让机器去理解⺴网网络上一一切数据、信息、内容的含义。
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where Oi is the number of communities to which node i belongs. O(n2+(h+n)s), where s is the number of maximal cliques, h is the number of pairs of maximal cliques which are neighbors.
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Girvan-Newman Algorithm (Betweenness, split) Spectral Method (在同一一个社区内的节点，它在拉普拉斯矩阵中的特征向量近似。将节
点对应的矩阵特征向量（与特征值和特征向量有关的都叫谱）看成空间坐标，将⺴网网络节点映射 到多维向量空间去，然后就可以运用用传统的聚类算法将它们聚集成社团。)
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O(ncs2), where nc is the number of communities, s is the average size of communities, computation complexity is depended on parameter \alpha. worst-case complexity: O(n2)
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3 Dynamical Algorithm
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InfoMAP! The map equation framework
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random walk: optimal compressing the information on the structure of the graph by optimizing a quality function, Minimum Description Length.[Rosvall, 2009]