社交网络中基于图遍历的社区结构快速检测
社会与信息网络
2023-01-30 v4 人工智能
物理与社会
摘要
在社交网络中寻找社区结构被认为是一项具有挑战性的任务，因为许多提出的算法计算代价高昂且不能很好地扩展到大型图。迄今为止提出的大多数社区检测算法不适合需要实时检测社区的应用，特别是对于大规模网络。Louvain 方法使用模块度最大化来检测簇，通常被认为是即使没有可证明运行时间界限的情况下最快的社区检测算法之一。我们提出了一种新颖的基于图遍历的社区检测框架，它不仅比 Louvain 方法运行更快，而且为大多数基准数据集生成更高质量的簇。我们展示我们的算法在 O(|V | + |E|) 时间内运行以创建初始覆盖，然后使用模块度最大化得到最终覆盖。
引用
@article{arxiv.1707.04459,
title = {Fast Detection of Community Structures using Graph Traversal in Social Networks},
author = {Partha Basuchowdhuri and Satyaki Sikdar and Varsha Nagarajan and Khusbu Mishra and Surabhi Gupta and Subhashis Majumder},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.04459},
year = {2023}
}
备注
29 pages, 9 tables, and 13 figures. Accepted in "Knowledge and Information Systems", 2018