ABSTRACT Gemenskapens detektionsmetoder, som är helt baserade på nätets topologi, uppnår inte alltid högre noggrannhet. Detta innebär att enbart topologisk information är otillräcklig för att på ett korrekt sätt avslöja nätverkens samhällsstrukturer. Nyligen föreslogs vissa metoder som använde tidigare information för att förbättra prestandan och noggrannheten hos detektion i samhället. De flesta av dessa metoder har dock hög tidsförbrukning och lämpar sig inte för att hantera storskaliga nät. I detta dokument föreslår vi en snabb halvövervakad community detektionsmetod som kallas SemiAtractor som integrerar tidigare information i avståndsdynamikmodellen. Experimentella resultat från både artificiella och verkliga nätverk visar att den föreslagna metoden effektivt kan förbättra noggrannheten i samhällets upptäckt och minska tidskostnaderna.
Dessutom, Fan et al. I REF föreslogs en halvövervakad metod för detektering av samhället som integrerar tidigare information i avståndsdynamikmodellen för att förbättra noggrannheten i detekteringen av gemenskapen.
Semi-Supervised Community Detection Based on Distance Dynamics
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}