Att klumpa ihop en graf, dvs. tilldela sina noder till grupper, är en viktig operation vars mest kända tillämpning är upptäckten av samhällen i sociala nätverk. Grafkluster och community detektion har traditionellt fokuserat på grafer utan attribut, med det anmärkningsvärda undantaget av kantvikter. Dessa modeller ger dock endast en partiell representation av verkliga sociala system, som därför ofta beskrivs med hjälp av nodattribut, som representerar aktörernas egenskaper, och kantattribut, som representerar olika typer av relationer mellan dem. Vi hänvisar till dessa modeller som tilldelade grafer. Följaktligen har befintliga grafklustermetoder nyligen utökats för att hantera nod- och kantattribut. Denna artikel är en litteraturundersökning om detta ämne, som organiserar och presenterar aktuella forskningsresultat på ett enhetligt sätt, som karakteriserar de viktigaste befintliga klustermetoderna och belyser deras begreppsmässiga skillnader. Vi tar också upp det viktiga ämnet klusterutvärdering och identifierar aktuella öppna problem.
Merparten av forskningen inom community detektion har traditionellt fokuserat på homogena grafer REF.
Clustering attributed graphs: models, measures and methods
{'venue': 'Network Science', 'journal': 'Network Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}