Abstract-Community upptäckt är en viktig uppgift i nätverksanalyser. En gemenskap (även kallad kluster) är en uppsättning sammanhållna hörn som har fler anslutningar inuti uppsättningen än utanför. I många sociala nätverk och informationsnätverk överlappar dessa samhällen naturligtvis varandra. Till exempel, i ett socialt nätverk, varje vertex i en graf motsvarar en individ som vanligtvis deltar i flera samhällen. I detta dokument föreslår vi en effektiv överlappande detekteringsalgoritm för samhället med hjälp av en såddexpansionsmetod. Den viktigaste idén med vår algoritm är att hitta bra frön, och sedan girigt expandera dessa frön baserat på en community metrisk. Inom denna fröexpansionsmetod undersöker vi problemet med hur man avgör bra frönoder i en graf. I synnerhet utvecklar vi nya såddstrategier för en personlig PageRank klustersystem som optimerar ledningen gemenskap poäng. Ett viktigt steg i vår metod är grannskapet inflation steg där frön modifieras för att representera hela deras vertex grannskap. Experimentella resultat visar att vår fröexpansionsalgoritm överträffar andra toppmoderna överlappande metoder för att upptäcka samhällen när det gäller att producera sammanhängande kluster och identifiera marksanningssamhällen. Vi visar också att våra nya startstrategier är bättre än befintliga strategier, och är därmed effektiva när det gäller att hitta bra överlappande samhällen i verkliga nätverk.
Referens REF lade fram en effektiv överlappande community upptäckt algoritm som undersökte metoderna för att hitta bra frö noder i en graf, och bestämde fröna och girigt expanderade dem i linje med en community method.
Overlapping Community Detection Using Neighborhood-Inflated Seed Expansion
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}