Vi inleder en studie av ett nytt klusterramverk som kallas klusterrankning. I stället för att helt enkelt dela upp ett nätverk i kluster beställer en klusterrankingsalgoritm också klusteren med sin styrka. I detta syfte inför vi en ny styrkeåtgärd för kluster – den integrerade sammanhållningen – som är tillämplig på godtyckligt vägda nät. Vi presenterar sedan en ny klusterrankningsalgoritm, kallad C-Rank. Vi tillhandahåller omfattande teoretisk och empirisk analys av C-Rank och visar att det sannolikt kommer att ha hög precision och recall. En huvudkomponent i C-Rank är en heuristisk algoritm för att hitta glesa vertex-separatorer. Kärnan i denna algoritm är en ny anslutning mellan vertex mellanhet och multimodity flöde. Våra experiment fokuserar på gruva brevlåda nätverk. Ett brevlådenätverk är ett egocentriskt socialt nätverk som består av kontakter med vilka en individ utbyter e-post. Kanter mellan kontakter representerar frekvensen av deras samtidiga förekomst på meddelandehuvuden. C-Rank är väl lämpad för att bryta sådana nätverk, eftersom de är rikligt med överlappande samhällen med mycket varierande styrkor. Vi visar effektiviteten av C-Rank på Enron datauppsättning, bestående av 130 brevlåda nätverk.
En ny åtgärd för beräkning av styrkan hos kluster, integrerad sammanhållningsreferens, som kan tillämpas på alla godtyckligt viktade nät har nyligen föreslagits.
Cluster ranking with an application to mining mailbox networks
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}