[論文レビュー] Communities and Hierarchical Organization of Links in Complex Networks

Yong‐Yeol Ahn, James P. Bagrow+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 18, 2009

Bioinformatics and Genomic Networks被引用数 24

ひとこと要約

本論文は、コミュニティをノードの集合ではなくリンクの集合として再定義する画期的なフレームワークを提案し、複雑なネットワークにおける重複コミュニティと階層的組織の同時検出を可能にする。リンクコミュニティに注目することで、重複と階層性が相反するのではなく、同一の構造的基盤の二面性であることが明らかになり、生物学的・社会的ネットワークにおいて検証された。

ABSTRACT

Networks have become a key approach to understanding systems of interacting objects, unifying the study of diverse phenomena including biological organisms and human society. One crucial step when studying the structure and dynamics of networks is to identify communities: groups of related nodes that correspond to functional subunits such as protein complexes or social spheres. Communities in networks often overlap such that nodes simultaneously belong to several groups. Meanwhile, many networks are known to possess hierarchical organization, where communities are recursively grouped into a hierarchical structure. However, the fact that many real networks have communities with pervasive overlap, where each and every node belongs to more than one group, has the consequence that a global hierarchy of nodes cannot capture the relationships between overlapping groups. Here we reinvent communities as groups of links rather than nodes and show that this unorthodox approach successfully reconciles the antagonistic organizing principles of overlapping communities and hierarchy. In contrast to the existing literature, which has entirely focused on grouping nodes, link communities naturally incorporate overlap while revealing hierarchical organization. We find relevant link communities in many networks, including major biological networks such as protein-protein interaction and metabolic networks, and show that a large social network contains hierarchically organized community structures spanning inner-city to regional scales while maintaining pervasive overlap. Our results imply that link communities are fundamental building blocks that reveal overlap and hierarchical organization in networks to be two aspects of the same phenomenon.

研究の動機と目的

• ネットワーク解析における、重複コミュニティと階層的組織の両立という長年の課題に取り組むこと。
• ノードベースのコミュニティ検出の限界を克服し、広範な重複とグローバルな階層性を同時に捉えること。
• コミュニティをノードではなくリンクによって定義する新しいパラダイムを提唱し、ネットワーク構造の統一的表現を可能にすること。

提案手法

• コミュニティをノードではなくリンクのクラスタとして再定式化し、ノードの所属関係からリンクの接続パターンへの焦点を移す。
• リンクのトポロジカル類似性と共有される構造的役割に基づいてリンクをグループ化するリンク分割アルゴリズムを適用する。
• リンクコミュニティに対して階層的クラスタリングを適用し、スケールにわたる組織的構造を明らかにする。
• リンクコミュニティに最適化されたモジュラリティに類似した指標を用いて、統計的に有意なグループ化を同定する。
• 実世界のネットワーク、特にタンパク質-タンパク質相互作用ネットワークと代謝ネットワーク、および大規模な社会的ネットワークに対して、手法を検証する。
• リンクコミュニティが自然に重複を扱える一方で、スケールにわたる階層的ネスティングを保持していることを示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 重複コミュニティと階層的組織が、矛盾を来さずに同一のネットワーク表現で共存可能か？
• RQ2 ノードベースのアプローチに比べて、リンクベースのコミュニティはどのようにして重複と階層性をより効果的に明らかにするか？
• RQ3 生物学的・社会的ネットワークなどの実世界のネットワークにおいて、リンクコミュニティを用いて分析した場合、どの程度の階層的組織が顕在化するか？
• RQ4 リンクコミュニティは、重複と階層性という二つの構造的原則を統合する基本的構成要素として機能できるか？
• RQ5 リンクコミュニティが従来のノードベースのコミュニティ検出を上回ることを示す実証的証拠は何か？

主な発見

• リンクコミュニティは、ネットワーク科学における長年の緊張を解消し、重複コミュニティと階層的構造を効果的に統合した。
• 本手法は、タンパク質-タンパク質相互作用ネットワークや代謝ネットワークを含む主要な生物学的ネットワークにおいて、階層的に組織化された重複コミュニティを同定した。
• 大規模な社会的ネットワークにおいて、リンクコミュニティは都市内から地域的レベルにまで及ぶ多スケールのコミュニティ構造を明らかにし、広範な重複を示した。
• 本手法により、重複と階層性が排他的ではなく、同一のネットワーク組織の二面性であることが明らかになった。
• ノードベースのコミュニティ検出に比べ、リンクコミュニティはネットワーク構造をより一貫性があり包括的に表現できる。