Samhällena är av stor betydelse för förståelsen av grafstrukturer i sociala nätverk. Vissa befintliga community detektionsalgoritmer använder en enda prototyp för att representera varje grupp. I verkliga tillämpningar kanske detta inte modellerar de olika typerna av samhällen på ett tillfredsställande sätt och begränsar därför klusterprestandan i sociala nätverk. För att komma till rätta med detta problem föreslås i detta dokument en gemenskapsdetektionsmetod baserad på multiprototyp (SMP). I SMP har hörnen i varje samhälle olika vikter för att beskriva deras representativitet. Denna mekanism gör det möjligt för varje gemenskap att representeras av mer än en nod. Centraliteten av noder används för att beräkna prototypvikter, medan likhet används för att vägleda oss till partitionering av grafen. Experimentella resultat på datorgenererade och verkliga nätverk visar tydligt att SMP presterar bra för att upptäcka samhällen. Dessutom skulle metoden kunna ge rikare information för den inre strukturen i de upptäckta samhällena med hjälp av prototypvikter jämfört med de befintliga modellerna för detektering av samhället.
Zhou m.fl. har föreslagit en likhetsbaserad multiprototyp community detektionsalgoritm REF.
A similarity-based community detection method with multiple prototype representation
{'venue': 'Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2015, pp.519-531', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}