Link Clustering (LC) är en relativt ny metod för att upptäcka överlappande samhällen i nätverk. Den grundläggande principen för LC är att härleda en transform matris vars element består av länken likhet av grannlänkar baserat på Jaccard avstånd beräkning; sedan tillämpar hierarkisk klusterering till transform matrisen och använder ett mått på partition densitet på den resulterande dendrogram för att bestämma skär nivån för bästa gemenskap upptäckt. Den ursprungliga länkklustermetoden tar dock inte hänsyn till kopplingens likhet med icke-grannars länkar, och delningstätheten tenderar att dela upp samhällena i många små samhällen. I detta dokument föreslås en utökad länkklustermetod (ELC) för överlappande detektering i samhället. Den förbättrade metoden använder en ny länk likhet, Extended Link Likhet (ELS), för att producera en tätare transform matris, och använder det maximala värdet av EQ (ett utökat mått på kvaliteten på modularitet) som ett sätt att optimalt klippa dendrogram för bättre partitionering av det ursprungliga nätverksutrymmet. Eftersom ELS använder mer länkinformation ger den resulterande transformmatrisen en överlägsen grund för klusterering och analys. Med hjälp av EQ-värdet för att hitta den bästa nivån för den hierarkiska klungan dendrogram-divisionen får vi dessutom samhällen som är mer förnuftiga och rimliga än de som erhålls genom partitionens densitetsbedömning. Experimentering på fem verkliga nätverk och artificiellt genererade nätverk visar att ELC-metoden uppnår högre EQ- och IGP-värden. Dessutom är samhällen mer realistiska än de som genereras av antingen den ursprungliga LC-metoden eller den klassiska CPM-metoden.
En utökad länkklustringsmetod presenteras i REF.
Link Clustering with Extended Link Similarity and EQ Evaluation Division
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Physics']}