På senare tid har dynamiska nätverk väckt allt större intresse på grund av sin stora potential att fånga upp naturfenomen och sociala fenomen över tiden. Upptäckten av evolutionära samhällen i dynamiska nätverk har blivit en viktig uppgift. De tidigare evolutionära klustermetoderna antar vanligen den tidsmässiga smidighetens ram, som har ett önskvärt särdrag när det gäller att kontrollera balansen mellan tidsbuller och sann begreppsdrift av samhällen. De har dock vissa stora nackdelar: 1) förutsatt att endast ett fast antal samhällen över tiden, och 2) inte tillåter godtycklig start/stopp av samhället över tid. Bildandet av nya samhällen och upplösningen av befintliga samhällen är mycket vanliga fenomen i verkligt dynamiska nätverk. I detta dokument föreslår vi en ny partikel-och-densitetsbaserad evolutionär klustermetod som effektivt upptäcker ett varierande antal samhällen av godtycklig formning och upplösning. Vi modellerar först ett dynamiskt nätverk som en samling av massor av partiklar som kallas nano-samhällen, och en gemenskap som en tätt ansluten delmängd av partiklar, som kallas en kvasi l-clique-by-clique ( kort sagt, l-KK ). Varje partikel innehåller en liten mängd information om utvecklingen av data eller mönster, och de kvasi l-KK s inneboende i ett givet dynamiskt nätverk ger oss vägledning om hur man hittar ett variabelt antal samhällen av godtycklig formning och upplösning. Vi föreslår en täthetsbaserad klustermetod som effektivt finner tidsutjämnade lokala kluster av hög kvalitet genom att använda en kostnadsinbäddningsteknik och optimal modularitet. Vi föreslår också en kartläggningsmetod baserad på informationsteori som gör sekvenser av utjämnade lokala kluster så nära data-inherenta kvasi l-KKs som möjligt. Resultatet av kartläggningsmetoden gör att vi enkelt kan identifiera stadiet i varje gemenskap bland de tre stegen: utveckling, bildande och upplösning. Experimentella studier, med hjälp av olika datauppsättningar, visar att vår metod förbättrar klusternoggrannheten, samtidigt som tidsprestandan i storleksordning jämfört med den nuvarande toppmoderna metoden.
I REF föreslogs den partikel- och densitetsbaserade metoden för att upptäcka utvecklingen av samhällen.
A Particle-and-Density Based Evolutionary Clustering Method for Dynamic Networks
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}