Vi föreslår ramar och algoritmer för att identifiera samhällen i sociala nätverk som förändras över tid. Samhällena kännetecknas intuitivt av "vanligtvis tätt sammansvetsade" undergrupper av ett socialt nätverk. Detta begrepp blir mer problematiskt om de sociala interaktionerna förändras över tiden. Att samla sociala nätverk över tiden kan radikalt förvränga den befintliga och föränderliga samhällsstrukturen. I stället föreslår vi ett optimeringsbaserat tillvägagångssätt för modellering av dynamisk samhällsstruktur. Vi bevisar att hitta den mest förklarande gemenskap struktur är NP-hård och APX-hård, och föreslå algoritmer baserade på dynamisk programmering, uttömmande sökning, maximal matchning, och giriga heuristik. Vi visar empiriskt att heuristikerna spårar utvecklingen av samhällsstrukturen noggrant för flera syntetiska och verkliga exempel.
REF föreslog ett optimeringsbaserat tillvägagångssätt för modellering av dynamisk samhällsstruktur.
A framework for community identification in dynamic social networks
{'venue': "KDD '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}