基于极化测度的社区检测问题：推特上的 COVID-19 情况（西班牙）

本文我们聚焦于社交网络分析中最重要的话题之一：带有额外信息的社区检测问题。该额外信息由表示极化风险的模糊测度建模。我们特别关注在社区检测问题中考虑节点极化的问题。将此类信息添加到社区检测问题中使其更加现实，因为社区若要被定义，相应的元素更可能愿意维持和平的对话。极化容量由基于与两极相关的 JDJpol 极化测度的模糊测度建模。我们还提出了一个高效算法，用于寻找来自非极化节点的小组。随后，我们在一个真实案例中进行工作。这是一个来自 Twitter 的网络，涉及西班牙政府的若干有影响力用户的政治立场。我们分析在将关于该社会如何极化的额外信息添加到问题后，获得的分区如何变化。