基于稀疏地理社交数据的谱聚类社区检测
应用统计
2019-07-11 v3 社会与信息网络
物理与社会
摘要
在本文中，我们基于社会互动和个人地理位置的稀疏观测，识别了洛杉矶霍伦贝克警区帮派成员中的社交社区。这些信息来自洛杉矶警察局的现场访谈卡，用于构建个体的相似度图。我们使用谱聚类来识别图中的聚类，对应于霍伦贝克中的社区，并将这些与LAPD对个体帮派成员身份的了解进行比较。我们讨论了使用图结构编码地理社交信息的不同方式及其对所得聚类的影响。最后，我们分析了该技术对噪声和不完整数据的鲁棒性，从而就收集数据的数量与质量的相对重要性提出了建议。
引用
@article{arxiv.1206.4969,
title = {Community detection using spectral clustering on sparse geosocial data},
author = {Yves van Gennip and Blake Hunter and Raymond Ahn and Peter Elliott and Kyle Luh and Megan Halvorson and Shannon Reid and Matt Valasik and James Wo and George E. Tita and Andrea L. Bertozzi and P. Jeffrey Brantingham},
journal= {arXiv preprint arXiv:1206.4969},
year = {2019}
}
备注
22 pages, 6 figures (with subfigures)