I många tillämpningar har vi ett socialt nätverk av människor och vill identifiera medlemmarna i en intressant men omärkt grupp eller gemenskap. Vi börjar med ett litet antal exemplar gruppmedlemmar - de kan vara anhängare av en politisk ideologi eller fans av en musik genre - och behöver använda dessa exempel för att upptäcka ytterligare medlemmar. Detta problem ger upphov till problemet med fröexpansion när det gäller att upptäcka samhällen: hur kan man med hjälp av den sociala grafen förutsäga identiteten hos kvarvarande, dolda samhällsmedlemmar? I motsats till global community detection (graph partitioning eller covering), är fröexpansion bäst lämpad för att identifiera samhällen lokalt koncentrerade runt noder av intresse. En växande mängd arbete har använt fröexpansion som ett skalbart sätt att upptäcka överlappande samhällen. Men trots det växande intresset för fröexpansion finns det olika tillvägagångssätt i litteraturen och det finns fortfarande ingen systematisk förståelse för vilka tillvägagångssätt som fungerar bäst inom olika områden. Här utvärderar vi flera varianter och avslöjar subtila kompromisser mellan olika tillvägagångssätt. Vi undersöker vilka egenskaper utsädet kan förbättra prestanda, med fokus på heuristik som man kan kontrollera i praktiken. Som en följd av denna systematiska förståelse har vi funnit flera möjligheter till resultatvinster. Vi överväger också en adaptiv version där förfrågningar görs om ytterligare medlemsetiketter för särskilda noder, såsom man finner i fältstudier av sociala grupper. Detta leder till intressanta kopplingar och kontraster till aktivt lärande och kompromisser i fråga om prospektering och exploatering. Slutligen undersöker vi topologiska egenskaper hos samhällen och fröuppsättningar som korrelerar med algoritmprestanda, och förklarar dessa empiriska observationer med teoretiska. Vi utvärderar våra metoder över flera domäner, med hjälp av allmänt tillgängliga dataset med märkta, mark-sanning samhällen.
Ett nyligen utfört arbete av Kloumann & Kleinberg REF gav en systematisk förståelse för varianter av PageRank-baserade fröuppsättningsexpansioner.
Community membership identification from small seed sets
{'venue': "KDD '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}