K-kärnan i en graf är den största subgrafen inom vilken varje nod har minst K-anslutningar. Den viktigaste iakttagelsen i detta dokument är att K-kärnan kan vara mycket mindre än den ursprungliga grafen samtidigt som den behåller sin samhällsstruktur. Med utgångspunkt i denna observation föreslår vi ett ramverk som kan påskynda gemenskapens detektionsalgoritmer genom att först fokusera på K-kärnan och sedan dra slutsatser om gemenskapsetiketter för de återstående noderna. Slutligen, etikettutbredning och lokala modularitet maximering algoritmer antas, för sin hastighet och kvalitet, för att optimera samhällsstrukturen i hela grafen. Våra experiment visar att den föreslagna ramen kan minska drifttiden med upp till 80 % samtidigt som kvaliteten på lösningarna bevaras. Teoretiska undersökningar via sannolikhetsfunktionen baserad på stokastiska blockmodeller stöder vårt ramverk.
I REF föreslog författarna ett ramverk för att påskynda märkningsberäkning för noder genom modularitetsmaximering med användning av k-kärninformation.
Accelerating Community Detection by Using K-core Subgraphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics', 'Computer Science']}