Gemenskaperna kan intuitivt definieras som undergrupper av noder i en graf med en tät struktur i motsvarande subgraf. När det gäller gruvdrift beaktas dock vanligtvis endast strukturella aspekter. Vanligtvis ges ingen koncis eller lättförståelig gemenskapsbeskrivning. För att ta itu med denna fråga, fokuserar detta dokument på beskrivningsorienterad community detektion med hjälp av subgrupp upptäckt. För att ge både strukturellt giltiga och tolkningsbara samhällen använder vi grafstrukturen samt ytterligare beskrivande egenskaper hos grafens noder. Ett beskrivande gemenskapsmönster som bygger på dessa egenskaper beskriver och identifierar sedan en gemenskap, dvs. en uppsättning noder, och vice versa. I grund och botten bryter vi mönster i "beskrivningsutrymme" som kännetecknar intressanta uppsättningar av noder (dvs. undergrupper) i "grafrymden", det intressanta i en gemenskap utvärderas av en valbar kvalitetsmått. Vi strävar efter att identifiera samhällen enligt gängse kvalitetsåtgärder, samtidigt som vi tillhandahåller karakteristiska beskrivningar av dessa samhällen. För denna uppgift föreslår vi flera optimistiska uppskattningar av standard samhällskvalitetsfunktioner som ska användas för effektiv beskärning av sökytan i en uttömmande gren-och-bundet algoritm. Vi demonstrerar vår strategi i en utvärdering med hjälp av fem verkliga datauppsättningar, som erhållits från tre olika sociala medieapplikationer.
Atzmueller m.fl. har presenterat en beskrivningsorienterad metod för gruvdrift strukturellt giltiga och tolkningsbara samhällen som utnyttjar strukturen av diagram och beskrivande egenskaper i noderna av grafer REF.
Description-oriented community detection using exhaustive subgroup discovery
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}