En allt större utmaning i nätverksanalysen är effektiv upptäckt och spårning av samhällen i dynamiska nätverk för vilka förändringar kommer som en ström. Det finns ett behov av algoritmer som gradvis kan uppdatera och övervaka samhällen vars utveckling genererar enorma dataströmmar i realtid, såsom Internet eller sociala nätverk online. I detta dokument föreslår vi LabelRankT, en online distribuerad algoritm för detektion av samhällen i storskaliga dynamiska nätverk genom stabiliserad etikettutbredning. Resultaten av tester på verkliga nätverk visar att LabelRankT har mycket lägre beräkningskostnader än andra algoritmer. Det förbättrar också kvaliteten på de upptäckta samhällena jämfört med dynamiska detektionsmetoder och matchar den kvalitet som uppnås genom statiska detektionsmetoder. Till skillnad från de flesta andra algoritmer som endast gäller binära nätverk, LabelRankT arbetar på viktade och riktade nätverk, vilket ger en flexibel och lovande lösning för verkliga applikationer.
LabelRankT REF upptäcker samhällen i storskaliga dynamiska nätverk genom stabiliserad etikettutbredning.
LabelRankT: Incremental Community Detection in Dynamic Networks via Label Propagation
{'venue': 'Proc. DyNetMM 2013 at SIGMOD/PODS 2013, New York, NY, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}