Item request has been placed! ×
Item request cannot be made. ×
loading  Processing Request

Understanding community evolution in Complex systems science

Item request has been placed! ×
Item request cannot be made. ×
loading   Processing Request
  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Dynamic Networks (DNET); Inria Grenoble - Rhône-Alpes; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP); École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon); Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL); Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon); Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Institut Rhône-Alpin des systèmes complexes (IXXI); Université de Lyon-Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML); Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP); Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Lélia Blin, Yann Busnel
    • بيانات النشر:
      CCSD
    • الموضوع:
      2011
    • Collection:
      Université de Lyon: HAL
    • الموضوع:
    • نبذة مختصرة :
      International audience ; Complex systems is a new approach in science that studying organized be- haviours in computer science, biology, physics, chemistry, and many other fields. By collecting articles containing topic keywords relevant for the field of complex networks from ISI Web of knowledge during 1985-2009, we construct a science network, which connects ~ 215000 articles according to the proportion of shared references. Moreover, articles' publication time makes it dynamically evolve in time. We here use a two-step approach [3] to explore community evolution and study underlying information behind community changes. We firstly detect com- munities by applying Louvain algorithm [2] on each snapshot graph, and secondly construct relationships between partitions at successive snapshot graphs [1].
    • الدخول الالكتروني :
      https://hal.science/hal-00725094
      https://hal.science/hal-00725094v1/document
      https://hal.science/hal-00725094v1/file/paper_3.pdf
    • Rights:
      info:eu-repo/semantics/OpenAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.97A2AE71