Abstract-Community detekteringsalgoritmer är grundläggande verktyg som gör att vi kan avslöja organisatoriska principer i nätverk. När man upptäcker samhällen finns det två möjliga informationskällor som man kan använda: nätverksstrukturen och nodernas egenskaper och attribut. Även om samhällen bildar runt noder som har gemensamma kanter och gemensamma attribut, typiskt, algoritmer har bara fokuserat på en av dessa två datamodaliteter: gemenskapliga detektionsalgoritmer fokuserar traditionellt bara på nätverksstrukturen, medan kluster algoritmer mestadels endast betraktar nodattribut. I detta dokument utvecklar vi Communities from Edge Structure and Node Attributes (CESNA), en exakt och skalbar algoritm för att upptäcka överlappande samhällen i nätverk med nodattribut. CESNA modellerar statistiskt samspelet mellan nätverksstrukturen och nodattributen, vilket leder till mer exakt detektering i samhället samt förbättrad robusthet i närvaro av buller i nätverksstrukturen. CESNA har en linjär drifttid i nätverksstorleken och kan bearbeta nätverk i en storleksordning som är större än jämförbara tillvägagångssätt. Slutligen hjälper CESNA också till med tolkningen av upptäckta samhällen genom att hitta relevanta nodattribut för varje gemenskap.
CESNA REF upptäcker överlappande samhällen genom att anta att samhällen genererar både länken och innehållet.
Community Detection in Networks with Node Attributes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}