ネットワークにおけるコミュニティ検出のための進化的計算

Evolutionary Computation for Community Detection in Networks: A Review
Pizzuti, Clara IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 22(3), 464-483, 2018

今日の世界において,多くのドメイン内のオブジェクト間の相互接続は,オブジェクトを表すノード,それらの間に存在する関係を示すエッジで構成される,ネットワークとしてモデル化されることが多い.複雑ネットワークの主な特徴は,エンティティが集まってコミュニティを形成する傾向があることである.このコミュニティの検出は,研究者から大きな関心を集めている.実際,オブジェクトがどのように構成されるのか,それに関する知識は,ネットワークの理解を深めることを可能にし,ネットワーク全体を考慮した場合には捉えることができない,興味深い特性の,より深い洞察を与える.過去10 年間,進化的計算はこの文脈において重要な貢献をしてきた.本稿の目的は,コミュニティ構造を明らかにするための進化的計算に基づくアプローチを提示することである.特に,それらに適した遺伝的演算子を用いた表現が説明されており,その方法で採用されている最も一般的な適応度関数が議論される.また,符号付き,動的,多次元など,さまざまな種類のネットワークモデルに対して,単一目的または複数目的のいずれかを最適化する最新の提案について説明を行う.