A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Extracting Communities from Complex Networks by the k-Dense Method Extraindo Comunidades de Redes Complexas pelo k-Método denso

Kazumi SAITO, Takeshi YAMADA, Kazuhiro KAZAMA

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Resumo:

Para compreender as propriedades estruturais e funcionais de redes complexas de grande escala, é crucial extrair eficientemente um conjunto de sub-redes coesas como comunidades. Vários métodos de extração comunitária foram propostos na literatura, incluindo o clássico kmétodo de decomposição -core e, mais recentemente, o kmétodo de extração comunitária baseado em clique. O kO método -core, embora computacionalmente eficiente, muitas vezes não é poderoso o suficiente para descobrir uma estrutura de comunidade detalhada e produz apenas comunidades de granulação grossa e fracamente conectadas. O kO método -clique, por outro lado, pode extrair comunidades refinadas e fortemente conectadas, mas requer uma quantidade substancial de carga computacional para redes complexas de grande escala. Neste artigo, apresentamos uma nova noção de sub-rede chamada k-denso, e propor um algoritmo eficiente para extrair k-comunidades densas. Aplicamos nosso método aos três diferentes tipos de redes montadas a partir de dados reais, ou seja, de trackbacks de blogs, associações de palavras e referências da Wikipédia, e demonstramos que o kO método denso poderia extrair comunidades quase tão eficientemente quanto o k-core, enquanto as qualidades das comunidades extraídas são comparáveis ​​​​às obtidas pelo kmétodo -clique.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E91-A No.11 pp.3304-3311
Data de publicação
2008/11/01
Publicitada
ISSN online
1745-1337
DOI
10.1093/ietfec/e91-a.11.3304
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Gráficos e Redes

autores

Palavra-chave