Detektion av gemenskapen är en viktig uppgift i nätverksanalysen. En gemenskap (även kallad kluster) är en uppsättning sammanhållna hörn som har fler anslutningar inuti uppsättningen än utanför. I många sociala nätverk och informationsnätverk överlappar dessa samhällen naturligtvis varandra. Till exempel, i ett socialt nätverk, varje vertex i en graf motsvarar en individ som vanligtvis deltar i flera samhällen. En av de mest framgångsrika teknikerna för att hitta överlappande samhällen bygger på lokal optimering och expansion av en gemenskap metrisk runt ett frö uppsättning hörn. I detta dokument föreslår vi en effektiv överlappande community detektionsalgoritm med hjälp av en sådd-expansionsmetod. I synnerhet utvecklar vi nya sådd strategier för en personlig PageRank system som optimerar ledningen gemenskap poäng. Nyckelidén med vår algoritm är att hitta bra frön, och sedan expandera dessa fröuppsättningar med hjälp av den personliga PageRank klusterförfarandet. Experimentella resultat visar att detta frö sätter expansionsstrategi överträffar andra toppmoderna överlappande metoder för att upptäcka samhället. Vi visar också att våra nya såningsstrategier är bättre än tidigare strategier, och är därmed effektiva när det gäller att hitta bra överlappande kluster i en graf.
Referens REF valde fröna med hjälp av idén om ett klustercenter och principen om maximal grad.
Overlapping community detection using seed set expansion
{'venue': 'CIKM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}