基于支配关系和随机漫步的属性网络社区搜索
社会与信息网络
2025-10-28 v1
摘要
属性网络中的社区搜索提出了双重挑战：在结构连通性——网络的拓扑属性——和属性相似性——节点的共享特征之间取得平衡。本文引入了一种新算法，将基于跳数的随机漫步方法相结合，以识别高质量社区，从而有效解决了这一平衡。我们的方法采用支配评分的概念来量化节点基于其属性的影响力，随后进行 核心提取以确保社区内的强结构黏合性。通过考虑网络结构和节点属性，该算法识别的社区不仅连接良好，而且共享有意义的属性相似性。我们在大型真实数据集上对算法进行了评估，证明了其能够有效识别连贯社区的能力，使其适用于社交网络分析和推荐系统等应用。
引用
@article{arxiv.2510.22850,
title = {Community Search in Attributed Networks using Dominance Relationships and Random Walks},
author = {Nikolaos Georgiadis and Eleftherios Tiakas and Apostolos N. Papadopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.22850},
year = {2025}
}