Med tanke på en uppsättning AL av gemenskapliga detektionsalgoritmer och en graf G som ingångar föreslår vi två ensemblemetoder EnDisCo och Medoc som (respektivt) identifierar osammanhängande och överlappande samhällen i G. EnDisCo omvandlar en graf till ett latent funktionsutrymme genom att utnyttja flera baslösningar och upptäcker osammanhängande gemenskapsstruktur. Medoc grupperar liknande bassamhällen i en meta-gemenskap och upptäcker både osammanhängande och överlappande samhällsstrukturer. Experiment genomförs i olika skala både på syntetiskt genererade nätverk och på flera verkliga nätverk för vilka den underliggande communitystrukturen för mark-sanning finns tillgänglig. Våra omfattande experiment visar att båda algoritmerna överträffar state-of-the-art non-ensemble algoritmer med en betydande marginal. Dessutom jämför vi EnDisCo och Medoc med en nyligen genomförd ensemblemetod för att upptäcka osammanhängande gemenskap och visar att våra strategier uppnår överlägsen prestanda. Såvitt vi vet är Medoc det första ensemblesättet för överlappande detektering i samhället.
En annan ensemblealgoritm, kallad MEDOC REF, använder idén om metagemenskap (gemenskapen av samhällen).
Ensemble-based algorithms to detect disjoint and overlapping communities in networks
{'venue': '2016 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM)', 'journal': '2016 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}