Abstract-Real-world sociala nätverk från en mängd olika domäner kan naturligtvis modelleras som dynamiska grafer. Metoder för att upptäcka samhällen har dock i stor utsträckning inriktats på att identifiera samhällen i statiska diagram. Nyligen har forskare börjat överväga problemet med att spåra utvecklingen av grupper av användare i dynamiska scenarier. Här beskriver vi en modell för att följa utvecklingen av samhällen över tid i ett dynamiskt nätverk, där varje gemenskap kännetecknas av en rad viktiga evolutionära händelser. Denna modell används för att motivera en gemenskapsmatchningsstrategi för att effektivt identifiera och spåra dynamiska samhällen. Utvärderingar av syntetiska grafer som innehåller inbäddade händelser visar att denna strategi med framgång kan spåra samhällen över tid i instabila nätverk. Dessutom beskriver vi experiment som utforskar de dynamiska samhällen som upptäcks i ett verkligt mobiloperatörsnät som innehåller miljontals användare.
REF använder en händelsemodell för att beskriva utvecklingen av dynamiska nätverk där varje gemenskaps livscykel kännetecknas av en rad viktiga händelser.
Tracking the Evolution of Communities in Dynamic Social Networks
{'venue': '2010 International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining', 'journal': '2010 International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}