A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Hierarchical Community Detection in Social Networks Based on Micro-Community and Minimum Spanning Tree Detecção hierárquica de comunidades em redes sociais baseada em microcomunidades e árvore geradora mínima

Zhixiao WANG, Mengnan HOU, Guan YUAN, Jing HE, Jingjing CUI, Mingjun ZHU

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Resumo:

As redes sociais muitas vezes demonstram uma estrutura comunitária hierárquica com comunidades inseridas em outras. A maioria dos métodos de detecção de comunidades hierárquicas existentes precisam de um ou mais parâmetros ajustáveis ​​para controlar os níveis de resolução, e os dendogramas obtidos, uma árvore que descreve a estrutura hierárquica da comunidade, são extremamente complexos de entender e analisar. No artigo, propomos um método de detecção de comunidade hierárquica sem parâmetros baseado em microcomunidade e árvore geradora mínima. O método proposto primeiro identifica microcomunidades com base na força do link entre vértices adjacentes e, em seguida, constrói árvore geradora mínima ligando sucessivamente essas microcomunidades, uma por uma. A estrutura hierárquica da comunidade das redes sociais pode ser revelada intuitivamente a partir da ordem de fusão dessas microcomunidades. Resultados experimentais em redes sintéticas e do mundo real mostram que nosso método proposto apresenta boa precisão e desempenho eficiente e supera outros métodos de última geração. Além disso, nosso método proposto não requer parâmetros predefinidos, e o dendograma de saída é simples e significativo para compreender e analisar a estrutura hierárquica da comunidade das redes sociais.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.9 pp.1773-1783
Data de publicação
2019/09/01
Publicitada
2019/06/05
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDP7205
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Engenharia de Dados, Sistemas de Informação Web

autores

Zhixiao WANG
  China University of Mining and Technology
Mengnan HOU
  China University of Mining and Technology
Guan YUAN
  China University of Mining and Technology
Jing HE
  China University of Mining and Technology
Jingjing CUI
  Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd
Mingjun ZHU
  China University of Mining and Technology

Palavra-chave