社交网络中端集增强的社区检测
社会与信息网络
2016-07-05 v1 物理与社会
摘要
社区检测旨在揭示社交网络中的社区结构，这是最基本的问题之一。本文基于端集的概念研究社区检测问题。端集是一组用户，其中任意两个用户属于不同社区。尽管社区检测问题通常很困难，但端集在设计有效的社区检测算法方面非常有帮助。我们首先提出一个在多项式时间内运行的原始社区检测问题的2-近似算法。另一方面，为了更好地支持实际应用，我们进一步考虑对可行划分施加额外限制的情况。对于此类定制的社区检测问题，我们提供了两种随机算法，能够以高概率找到最优划分。在基准网络上进行的实验表明，所提出的算法能够产生高质量的社区。
引用
@article{arxiv.1607.00436,
title = {Terminal-Set-Enhanced Community Detection in Social Networks},
author = {G. Tong and L. Cui and W. Wu and C. Liu and D-Z. Du},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.00436},
year = {2016}
}
备注
INFOCOM 2016