挖掘地理定位社交网络中的空间邻近社区
社会与信息网络
2013-09-12 v1 物理与社会
摘要
当前社交网络中的社区检测方法往往忽略节点的空间位置。在本文中，我们致力于提取社交网络中的空间邻近社区。我们引入了一种新的度量标准来衡量地理定位社交网络中社区划分的质量，称为“空间邻近模块度”，该值随网络结构特征的增强而增加，但随社区内节点间距离的增加而减小。随后，我们寻求关于该度量的最优划分——这应是相对于社会联系和地理位置而言的“理想”社区。尽管这是一个 NP 难问题，但我们引入了两种启发式算法试图最大化该度量，其表现优于非地理社区发现方法一个数量级。文中还讨论了其在反恐中的应用。
引用
@article{arxiv.1309.2900,
title = {Mining for Spatially-Near Communities in Geo-Located Social Networks},
author = {Joseph Hannigan and Guillermo Hernandez and Richard M. Medina and Patrcik Roos and Paulo Shakarian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1309.2900},
year = {2013}
}