Abstract-Community upptäckt är en viktig uppgift för gruvdrift struktur och funktion komplexa nätverk. Många pervious tillvägagångssätt är svåra att upptäcka samhällen med godtycklig storlek och form, och kan inte identifiera nav och avvikelser. En nyligen föreslagen nätverksklusteralgoritm, SCAN, är effektiv och kan övervinna denna svårighet. Men det beror på en känslig parameter: minsta likhet tröskel, Men ger inget automatiserat sätt att hitta det. I detta dokument föreslår vi en ny täthetsbaserad nätverksklustringsalgoritm, kallad gSkeletonClu (graf-skelettbaserad klustring). Genom att projicera ett nätverk till dess Core-Connected Maximal Spanning Tree (CCMST) omvandlas problemet med nätverkskluster till att hitta kärnanslutna komponenter i CCMST. Vi upptäcker att alla möjliga värden av parametern ligger i kantvikterna för motsvarande CCMST. Med hjälp av träddivisiv eller agglomerativ klusterbildning kan vår algoritm hitta den optimala parametern och upptäcka samhällen, nav och avvikelser i storskaliga oriktade nätverk automatiskt utan någon användarinteraktion. Omfattande experiment på både verkliga och syntetiska nätverk visar den överlägsna prestandan hos gSkeletonClu jämfört med baslinjemetoderna.
Sol och al. I REF föreslogs den densitetsbaserade klusteralgoritmen för att upptäcka samhällen, knutpunkter och avvikelser i storskaliga oriktade nät.
gSkeletonClu: Density-Based Network Clustering via Structure-Connected Tree Division or Agglomeration
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}