En gemenskap inom ett nätverk är en grupp hörn tätt anslutna till varandra men mindre ansluten till hörnen utanför. Problemet med att upptäcka samhällen i stora nätverk spelar en nyckelroll inom en rad olika forskningsområden, t.ex. Datavetenskap, biologi och sociologi. De flesta av de befintliga algoritmer för att hitta samhällen räkna med topologiska funktioner i nätverket och ofta inte skala väl i stora, verkliga fall. I den här artikeln föreslår vi en strategi för att förbättra befintliga gemenskapliga detektionsalgoritmer genom att lägga till ett förbehandlingssteg där kanterna viktas enligt deras centralitet w.r.t. nätverkets topologi. I vårt synsätt återspeglar centraliteten i en kant dess bidrag till att göra godtyckliga diagram tranversaler, dvs. sprida meddelanden över nätverket, så kort som möjligt. Vår strategi kan effektivt komplettera information om nätverkstopologi och den kan användas som ytterligare ett verktyg för att förbättra detektionen i samhället. Beräkningen av kantcentraliteter utförs genom att utföra flera slumpmässiga promenader av begränsad längd på nätverket. Vår metod gör det möjligt att beräkna kantcentraliteter även på storskaliga nätverk. Det har testats tillsammans med tre toppmoderna communitydetektionsalgoritmer, nämligen Louvainmetoden, COPRA och OSLOM. Experimentella resultat visar att vår metod höjer noggrannheten hos befintliga algoritmer både på syntetiska och verkliga datauppsättningar.
Meo och al. I REF föreslogs en strategi för att förbättra befintliga cd-algoritmer genom att lägga till ett förbearbetningssteg där kanterna viktas enligt deras centralitet, med avseende på nätverkets topologi.
Enhancing community detection using a network weighting strategy
{'venue': 'Information Sciences, 222:648-668, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}