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Using self-organizing maps for identification of roles in social networks

机译:使用自组织图识别社交网络中的角色

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摘要

In social networks the participants may be characterized by their roles. We understand roles as different patterns of link structure in the network. These roles describe the node and its activity in the network over time. Self-organizing maps (SOMs) - type of artificial neural-networks, are used for node's role identification and for discovery of all the roles present in the network. Different data preprocessing methods allow us to capture different aspects of roles. We show results of the experiment with a large scale co-authorship network constructed from a DBLP dataset.
机译:在社交网络中,参与者的特征可能在于他们的角色。我们将角色理解为网络中链接结构的不同模式。这些角色描述了该节点及其在网络中随时间的活动。自组织映射(SOM)-人工神经网络的一种类型,用于节点的角色标识和发现网络中存在的所有角色。不同的数据预处理方法使我们能够捕获角色的不同方面。我们显示了从DBLP数据集构建的大型共同作者网络的实验结果。

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