Gemenskapsdetektion, även känd som grafklustring, har studerats ingående i litteraturen. Målet med community detektion är att dela hörn i en komplex graf till tätt anslutna komponenter så kallade samhällen. I de senaste tillämpningarna är dock ett företag förknippat med flera aspekter av relationer, vilket medför nya utmaningar när det gäller att upptäcka samhället. De flera aspekterna av interaktioner kan modelleras som en flerskiktsgraf bestående av flera beroende grafer, där varje graf representerar en aspekt av interaktionerna. Stora ansträngningar har därför gjorts för att ta itu med problemet med att upptäcka samhällen i grafer i flera lager. I denna undersökning ger vi läsarna en omfattande förståelse för community detection i multi-lager grafer och jämför state-of-the-art algoritmer med avseende på deras underliggande egenskaper.
Gemenskapsdetektion, även känd som grafklustring, har studerats ingående i litteraturen REF.
Community Detection in Multi-Layer Graphs: A Survey
{'venue': 'SGMD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}