Abstract-Community struktur eller klusterbildning är allmänt förekommande i många utvecklingsnätverk, inklusive sociala nätverk, biologiska nätverk och finansmarknadsnätverk. Att upptäcka och spåra samhällsavvikelser i evolutionära nätverk kan avslöja viktiga och intressanta beteenden som är latenta om vi ignorerar den dynamiska informationen. I biologiska nätverk, till exempel, en liten variation i en gen gemenskap kan indikera en händelse, såsom genfusion, gen fission, eller gen sönderfall. I motsats till det tidigare arbetet med att upptäcka samhällen i statiska grafer eller att spåra bevarade samhällen i tidsvarierande grafer introducerar detta dokument först begreppet samhällsdynamik, och visar sedan att baslinjemetoden genom att räkna upp alla samhällen i varje graf och jämföra alla par av samhällen mellan på varandra följande grafer är ogenomförbar och opraktisk. Vi föreslår en effektiv metod för att upptäcka och spåra samhällsdynamiken i evolutionära nätverk genom att introducera grafrepresentanter och samhällsrepresentanter för att undvika att skapa redundanta samhällen och begränsa sökytan. Vi mäter prestandan hos den representativa algoritmen i jämförelse med basalgoritmen på syntetiska nätverk, och våra experiment visar att vår algoritm uppnår en hastighetsökning på 11-46. Metoden har också tillämpats på två verkliga evolutionära nätverk inklusive Food Web och Enron E-post. Betydande och informativ samhällsdynamik har upptäckts i båda fallen.
Chen och Al. REF-spårad samhällsdynamik genom att införa grafrepresentanter.
Detecting and Tracking Community Dynamics in Evolutionary Networks
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Data Mining Workshops', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Data Mining Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}