Abstract-En djup gemenskap i en graf är en ansluten komponent som endast kan ses efter avlägsnande av noder eller kanter från resten av grafen. Detta dokument tar upp problemet med att upptäcka djupa samhällen med hjälp av en ny centralitetsåtgärd, kallad den lokala Fiedler vektorcentraliteten (LFVC). LFVC är associerat med känsligheten för algebraisk anslutning till nod- eller kantborttagning. Vi bevisar att en girig nod / spets avlägsnande strategi, baserat på successiv minimering av LFVC, är nästan lika bra som den optimala, men intractable, kombinatorial batch avlägsnande strategi. Under ett stokastiskt blockmodellramverk visar vi att den giriga LFVC-strategin kan extrahera djupa samhällen med sannolikhet en när antalet observationer blir stort. Vi tillämpar den giriga LFVC-strategin på verkliga sociala nätverksdataset. Jämfört med konventionella metoder visar vi på förbättrad förmåga att identifiera viktiga samhällen och nyckelmedlemmar i nätverket.
Chen och Al. REF tar bort noder eller kanter baserat på den lokala Fiedler vektor centrality (LFVC) som är associerad med känsligheten för algebraisk anslutning till nod eller kantborttagningar.
Deep Community Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}