揭示社交网络中的局部隐藏社区结构

隐藏社区是近期为社交网络分析提出的一个有用概念。为应对网络规模的快速增长，本文从局部视角探索隐藏社区的检测，并提出了一种新方法，该方法在从原始网络采样的子图上迭代地检测并增强每一层。我们首先基于改进的局部谱方法从单个种子节点扩展种子集，并检测出一个初始的主导局部社区。然后，我们暂时移除该社区的成员及其与其他节点的连接，并在剩余子图中检测所有邻域社区，包括一些仅包含原始网络中部分成员的“破碎社区”。局部社区与邻域社区构成一个主导层，通过降低这些社区内部的边权重，我们弱化该层的结构以揭示隐藏层。最终，我们重复整个过程，所有包含种子节点的社区都能被迭代地检测和增强。我们从理论上证明，本方法可以避免子图中破碎社区与局部社区被视为一个社区的情况，这种情况会导致全局隐藏社区检测方法可能产生的检测不准确性。大量实验表明，本方法显著优于为全局隐藏社区检测或多局部社区检测设计的最先进基线方法。