ABSTRACT Att identifiera överlappande grupper är viktigt för att analysera nätverksstrukturer, utforska samspelet mellan grupper, studera nätverksfunktioner och få insikt i nätverkens dynamik. Många algoritmer har föreslagits för att upptäcka överlappande samhällen, men att identifiera de inneboende samhällena är fortfarande ett icke-trivialt problem på grund av svårigheterna med parameterinställning, kriterier för användarens partiskhet och bristen på information om grundläggande sanning. I detta dokument föreslår vi en ny modell som kallas OCDID (Overlapping Community Detection based on Information Dynamics) för att avslöja de överlappande samhällen, som behandlar nätverket som ett dynamiskt system som gör det möjligt för en individ att kommunicera och dela information med sina grannar. Informationsflödet i nätverket styrs av den underliggande topologistrukturen (t.ex. samhällsstrukturen), och samhällsstrukturen reflekteras också av informationsdynamiken. Överlappande noder fungerar som broar mellan flera samhällen och informationen från flera samhällen flyter genom dessa noder. Således kan de överlappande noderna identifieras genom att analysera informationsflödet mellan samhällen. Dessutom använder vi monotonkonvergenssatsen för att bekräfta konvergensen i vår modell. Experiment baserade på syntetiska och verkliga nätverk visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt i de flesta fall är överlägset andra representativa algoritmer när det gäller kvaliteten på överlappande detektering i samhället. Komplex nätverk, spridning, informationsdynamik, överlappande gemenskap upptäckt.
OCDID REF betraktar nätverket som ett dynamiskt system där varje nod kan kommunicera och sprida information med sina grannar.
Overlapping Community Detection Based on Information Dynamics
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}