De beräkningsmässiga kraven på samhällsdetektionsalgoritmer som Louvain och spektraloptimering kan vara oöverkomliga för stora nätverk. Eigenvector centrality och Katz centrality är två nätverk statistik som ofta används för att beskriva den relativa betydelsen av noder; och deras beräkning kan nära approximeras på stora nätverk med skalbara iterativa metoder. I detta dokument presenterar och utnyttjar vi en överraskande relation mellan Katz centralitet och eigenvector centralitet för att upptäcka samhällen. Utöver de beräkningsmässiga vinsterna visar vi att vårt tillvägagångssätt identifierar samhällen som är lika bra eller bättre än konventionella metoder.
Ditsworth och Al. I REF föreslås en metod för detektering av samhället som utnyttjar förhållandet mellan eigenvector centrality och Katz centrality.
Community Detection via Katz and Eigenvector Centrality
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}