I komplexa nätverk är det vanligt att varje nod tillhör flera samhällen, vilket innebär en mycket överlappande samhällsstruktur. Den senaste tidens framsteg när det gäller benchmarking tyder på att de befintliga algoritmer för samhällstilldelning som är kapabla att upptäcka överlappande samhällen endast fungerar väl när omfattningen av överlappningen i samhället hålls på en blygsam nivå. För att övervinna denna begränsning, introducerar vi en ny community uppdragsalgoritm som kallas Greedy Clique Expansion (GCE). Algoritmen identifierar distinkta klichéer som frön och expanderar dessa frön genom att girigt optimera en lokal fitnessfunktion. Vi utför omfattande riktmärken på syntetisk data för att visa att GCE:s goda prestanda är robust över olika graftopologier. Betydande, GCE är den enda algoritmen att utföra bra på dessa syntetiska grafer, där varje nod tillhör flera samhällen. Dessutom, när till uppgift att identifiera funktionella moduler i proteininteraktionsdata, och college sovsal uppdrag i Facebook vänskapsdata, vi finner att GCE presterar konkurrenskraftigt.
Girighet Clique Expansion (GCE) REF utökar maximal klick som frön för att optimera en lokal fitness funktion på samma sätt som ledning.
Detecting highly overlapping community structure by greedy clique expansion
{'venue': 'KDD 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics', 'Computer Science']}