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Towards Online Multiresolution Community Detection in Large-Scale Networks

机译:面向大型网络中的在线多分辨率社区检测

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摘要

The investigation of community structure in networks has aroused great interest in multiple disciplines. One of the challenges is to find local communities from a starting vertex in a network without global information about the entire network. Many existing methods tend to be accurate depending on a priori assumptions of network properties and predefined parameters. In this paper, we introduce a new quality function of local community and present a fast local expansion algorithm for uncovering communities in large-scale networks. The proposed algorithm can detect multiresolution community from a source vertex or communities covering the whole network. Experimental results show that the proposed algorithm is efficient and well-behaved in both real-world and synthetic networks.
机译:对网络社区结构的研究引起了多学科的极大兴趣。挑战之一是从网络的起始顶点中查找本地社区,而没有有关整个网络的全局信息。根据网络属性和预定义参数的先验假设,许多现有方法趋于准确。在本文中,我们介绍了一种新的局部社区质量函数,并提出了一种用于在大型网络中发现社区的快速局部扩展算法。所提出的算法可以从源顶点或覆盖整个网络的社区中检测多分辨率社区。实验结果表明,该算法在真实网络和合成网络中均有效且性能良好。

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