ルーターの大規模なネットワークがあり、すべてがコミュニティ ネットワークで相互接続されています。私は、このネットワークを分析し、グラフを分析するだけで (gephi を使用して) 役立つ洞察とそれを改善できる方法を得ることができるさまざまな方法を見ようとしています。だから私は次のように定義されている「モジュール性」と呼ばれるこの尺度に出くわしました:
モジュール (グループ、クラスター、またはコミュニティとも呼ばれます) へのネットワークの分割の強度を測定します。モジュール性の高いネットワークでは、モジュール内のノード間の接続は密ですが、異なるモジュール内のノード間の接続は疎です。
私の質問は、「モジュール性」測定を使用してネットワークから何を学ぶことができるかということです。たとえば、gephi で使用すると、ネットワークはセグメントごとに色付けされますが、どのように役立つのでしょうか?
Gephi に実装されたモジュラリティ アルゴリズムは、ネットワークの残りの部分よりも密に接続されているノードを探します(アルゴリズムを作成した人物 - Google 学者 -ブロンデル、VD、 Guillaume, J., & Lefebvre, E. (nd). 大規模なネットワークにおけるコミュニティの迅速な展開. )
したがって、この測定を実装すると、色はこのアルゴリズムによって決定されたさまざまなコミュニティを示し、基本的に、あなたの場合、どのルーターがネットワークの残りの部分よりも密に接続されているかを示します.
ただし、この情報を本当に役立つものにするには、少なくとももう 1 つの測定値と並べる必要があります。たとえば、Betweenness Centrality 測定 (最も異なるコミュニティを接続しているルーター、またはジャンクションとして機能するネットワーク内の最も影響力のあるノードを接続しているルーターを示す) を適用すると、すべてのコミュニティで最も脆弱なルーターを特定できます。 、より綿密に監視する必要があります。また、コミュニティを除外し、各コミュニティ内で最も接続されているルーターを特定することもできます (最高度の尺度)。これにより、その特定のコミュニティにとってどのルーターが重要であるかが示されます。
全体として、モジュール性測定により、ネットワークの脆弱な場所を確認し、その構造に関する一般的なアイデアを得ることができます。
ネットワークの堅牢性の尺度としてのモジュール性に関する興味深い研究もあります。たとえば、ネットワークのモジュール性が高すぎる場合、ランダムな外部攻撃に対してより堅牢になりますが、最も接続されているハブ (中間中心性の高いノード) に対する標的型攻撃の影響も受けやすくなります。一方、相互接続が強すぎると、ルーターに大規模な攻撃を仕掛けた場合 (または停電など)、簡単にダウンさせることができます。これについては、情報の流行に関する論文 (またはビデオ/スライド ショー) に適切な説明があります。
これがお役に立てば幸いです。さらに質問がある場合はお知らせください。このテーマが大好きです。