Med tanke på ett stort nätverk, syftar lokalsamhället upptäckt till att hitta gemenskapen som innehåller en uppsättning frågenoder och också maximerar (minimerar) en godhet metriska. Detta problem har nyligen väckt stort forskningsintresse. Olika mått på godhet har föreslagits. De flesta befintliga mätvärden har dock en tendens att inkludera irrelevanta subgrafer i det upptäckta lokala samhället. Vi hänvisar till sådana irrelevanta subgrafer som fria ryttare. Vi studerar systematiskt de befintliga godhetsmåtten och ger teoretiska förklaringar om varför de kan orsaka den fria ryttarens effekt. Vi utvecklar vidare en frågesidig nodvägningsplan för att minska den fria ryttareffekten. I synnerhet viktas varje nod av dess närhet till frågenoden. Vi definierar en frågesidig densitetsmått för att integrera kant- och nodvikter. Den fråga partisked tätaste subgraph, som har den största fråge partisk densitet, kommer att skifta till grannskapet av frågenoder efter nod viktning. Vi formulerar sedan frågetätaste uppkopplade subgraph (QDC) problem, studera dess komplexitet, och ge effektiva algoritmer för att lösa det. Vi utför omfattande experiment på en mängd olika verkliga och syntetiska nätverk för att utvärdera effektiviteten och effektiviteten hos de föreslagna metoderna.
al REF använder en variant av graden normaliserad, bestraffad slå sannolikhet att väga noderna genom att börja från frågenoder, och definiera den ömsesidiga vikten som frågan partisk densitet för att effektivt minska den fria ryttare effekt som tenderar att inkludera irrelevanta subgrafer i det upptäckta lokala samhället.
Robust Local Community Detection: On Free Rider Effect and Its Elimination
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}