I det här dokumentet diskuterar vi en mycket enkel metod för att kombinera innehåll och länka information i grafstrukturer i syfte att upptäcka samhället, en grundläggande uppgift i nätverksanalys. Vår strategi bygger på den grundläggande intuitionen att många nätverk innehåller buller i länkstrukturen och att innehållsinformation kan bidra till att stärka gemenskapssignalen. Detta gör det möjligt att eliminera effekterna av buller (falska positiva och falska negativa), vilket är särskilt vanligt i sociala nät och informationsnätverk på nätet. Särskilt inför vi ett mått på signalstyrka mellan två noder i nätverket genom att blanda deras länkstyrka med innehållslikhet. Länkstyrkan beräknas utifrån om länken är sannolik (med hög sannolikhet) att vistas inom ett samhälle. Innehåll likhet uppskattas genom cosinus likhet eller Jaccard koefficient. Vi diskuterar en enkel mekanism för sammansmältning av innehåll och länkning av likheter. Vi presenterar sedan en partisk kantprovtagning som behåller kanter som är lokalt relevanta för varje grafnod. Den resulterande ryggraden grafen kan klustereras med hjälp av standard gemenskap upptäckt algoritmer såsom Metis och Markov kluster. Genom omfattande experiment på flera verkliga dataset (Flickr, Wikipedia och CiteSeer) med varierande storlekar och egenskaper visar vi hur effektiva och effektiva våra metoder är över toppmoderna inlärnings- och gruvmetoder, varav flera också försöker kombinera länk- och innehållsanalys för samhällsupptäckt. Speciellt finner vi alltid en kvalitativ fördel när vi kombinerar innehåll med länkanalys. Dessutom vår partiska graf provtagning tillvägagångssätt inser en kvantitativ fördel i att det är typiskt flera storleksordningar snabbare än konkurrerande metoder.
Ruan m.fl. REF analyserade den gemensamma signalstyrkan mellan noder i det sociala nätverket genom att blanda länken styrka med innehåll likhet.
Efficient community detection in large networks using content and links
{'venue': "WWW '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}