Graf klustring, eller community upptäckt, är uppgiften att identifiera grupper av nära besläktade objekt i ett stort nätverk. I detta dokument introducerar vi en ny gemenskap-detektion ram som kallas Lamb-daCC som är baserad på en speciellt viktad version av korrelation kluster. En viktig komponent i vår metodik är en klusterupplösningsparameter, λ, som implicit kontrollerar storleken och strukturen på kluster som bildas av vårt ramverk. Vi visar att genom att öka denna parameter, vårt mål effektivt interpolerar mellan två olika strategier i grafkluster: att hitta ett glest snitt och bildar täta subgrafer. Vår metodik förenar och generaliserar ett antal andra viktiga klusterkvalitetsfunktioner, inklusive moduläritet, glesaste snitt och klusterradering, och placerar dem alla inom ramen för ett optimeringsproblem som har studerats väl ur perspektivet approximationsalgoritmer. Vårt tillvägagångssätt är särskilt relevant när det gäller att hitta täta kluster, eftersom det leder till två approximationer för problemet med borttagande av kluster. Vi använder vår strategi för att samla flera grafer, inklusive stora samarbetsnätverk och sociala nätverk.
Parametric Graph Clustering Vår introduktion av Lamb-daCC ram situating graf klustering inom korrelation klusterering REF.
A Correlation Clustering Framework for Community Detection
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}