Abstract-I detta dokument presenterar vi en ny strategi för att upptäcka gemenskapens struktur (eventuellt, stora) nätverk. Detta tillvägagångssätt är baserat på det välkända konceptet för nätverksmodularitetsoptimering. För att göra det utnyttjar vår algoritm ett nytt mått på kantcentralitet, baserat på δ-paterna. Denna teknik gör det möjligt att effektivt beräkna en kant ranking i stora nätverk i nära linjär tid. När centralitetsrankningen beräknas beräknar algoritmen den parvisa närheten mellan noderna i nätverket. Slutligen upptäcker den gemenskapsstrukturen anta en strategi inspirerad av den välkända state-of-the-art Louvain metod (därför fortth, LM), effektivt maximera nätverket modularitet. Experimenten vi utförde visar att vår algoritm överträffar andra tekniker och något förbättrar resultaten av den ursprungliga LM, vilket ger tillförlitliga resultat. En annan fördel är att dess antagande naturligtvis även utvidgas till oviktade nät, på ett annat sätt med avseende på LM.
I REF utnyttjar de måttet på kantcentralitet för modularitetsoptimering.
Generalized Louvain Method for Community Detection in Large Networks
{'venue': 'Proceedings of the 11th International Conference On Intelligent Systems Design And Applications, pp. 88-93, 2011', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}