Бикластеризация для сложных сетей

Представление информации о системе в форме сети – естественный способ передать структуру некоторой сложной системы в биологии, экономике, социологии и многих других областях науки. В работе было рассмотрено выделение сообществ для двумодальной сети, т.е. сети, у которой внутренние связи построены между множеством объектов и множеством их признаков, или двумя различными множествами объектов. Данная работа нацелена в первую очередь на исследование бикластеров в качестве аналога понятию сообщества в двумодальной сети. Процесс поиска бикластеров – один из наименее затратных по сложности и времени процессов по выделению сообществ, например, в сравнении со сложностью алгоритмов нахождения формальных понятий. В ходе работы была исследована возможность приближения формальных понятий множеством бикластеров, а также рассмотрен алгоритм приближенного нахождения плотности бикластеров очень больших размеров, исследована задача покрытия контекста, приведены различные меры оценки качества рассматриваемой кластеризации. В рамках экспериментального исследования было получено, что для решения задачи приближения формальных понятий коллекцией бикластеров с высокой долей вероятности будет достаточно набора плотных бикластеров, имеющих плотность не менее 0.6. Алгоритм нахождения приближенного значения плотности показал точность более 90%, при этом выигрыш во времени составил более 100 раз. По результатам работы хотелось бы отметить, что бикластеры довольно успешно можно использовать в задачах приближения формальных понятий и нахождения сообществ. Во-первых, алгоритмы нахождения бикластеров имеют высокую скорость работы, во-вторых, мы можем небольшим набором бикластеров с высокой точностью приблизить формальные понятия, и более того, благодаря более слабым ограничениям на бикластеры в сравнении с формальными понятиями мы способны выявить сообщества большего размера, но при этом обладающие хорошо выраженной структурой, как это было и продемонстрировано в работе.