Ett flerstegsnät består vanligtvis av flera heterogena sociala aktörer, bland vilka olika typer av interaktioner kan förekomma. Identifiera samhällen i ett flerstegsnät kan hjälpa till att förstå nätverkets strukturella egenskaper, ta itu med databristen och obalanserade problem, och hjälpa till med uppgifter som riktad marknadsföring och hitta inflytelserika aktörer inom eller mellan grupper. I allmänhet utvecklas ofta ett nätverk och ett medlemskap i grupper gradvis. I ett dynamiskt multi-mode nätverk kan både aktörsmedlemskap och interaktion utvecklas, vilket innebär ett utmanande problem med att identifiera samhällsutveckling. I detta arbete försöker vi ta itu med detta problem genom att använda timlig information för att analysera ett multi-mode nätverk. En spektral ram och dess skalbarhetsproblem studeras noggrant. Experiment på både syntetiska data och storskaliga nätverk i verkligheten visar hur effektiv vår algoritm är och antyder dess allmängiltighet när det gäller att lösa problem med komplexa relationer.
I REF använde författarna tidsinformationen för att analysera flerstegsnätverket när flera interaktioner utvecklas.
Community evolution in dynamic multi-mode networks
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}