Med gemenskapen avses den grupp av enheter som har ett liknande beteende eller en liknande egenskap bland dem. Vanligen representerar samhället en grundläggande funktionell enhet i det sociala nätverket. Genom att förstå beteendet hos element i en gemenskap, kan man förutsäga det övergripande inslaget i storskaliga sociala nätverk. Sociala nätverk är i allmänhet representerade i form av grafstruktur, där noderna i dem representerar de sociala enheterna och kanterna motsvarar förhållandet mellan dem. Att upptäcka olika samhällen i storskaliga nätverk är en utmanande uppgift på grund av stor datastorlek i samband med sådana nätverk. Detektion av gemenskapen är ett av de framväxande forskningsområdena inom analys av sociala nätverk. I detta dokument har en spännande trädbaserad algoritm föreslagits för community detektion som ger bättre prestanda med avseende på både tid och noggrannhet. Modularitet är den välkända metriska metoden som används för att mäta kvaliteten på gemenskapens partition i de flesta av gemenskapens detektionsalgoritmer. I detta dokument har en omfattande version av modularitet använts för kvalitetsbedömning.
En ny modularitet som kallas MIN-MAX modularity har utformats av R. Behera och M. Jena för att optimera de community partitioner i papperet REF.
Spanning Tree Based Community Detection Using Min-Max Modularity
{'venue': None, 'journal': 'Procedia Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}