首页> 外文期刊>Technique et science informatiques >Analyse intégrée des réseaux sociaux pour la détection et la visualisation de communautés
【24h】

Analyse intégrée des réseaux sociaux pour la détection et la visualisation de communautés

机译:社交网络的集成分析,用于社区的检测和可视化

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
获取外文期刊封面目录资料

摘要

Social networks contain an important amount of information that can be divided into two dimensions: first a structural dimension, containing all the information about the connections and relationship types between the actors of the network; then a compositional dimension that describes each actor of the network individually. Due to the nature of each of these dimensions most of the analyzes are made using only one of them, discarding the other. This implies a restriction on the scope of information that can be extracted from the network. In this paper we propose, first an approach for integrating both dimensions in a community detection process, and second a visual model that allows for the analysis and use of the partition produced by the community detection process.%Les réseaux sociaux contiennent une quantité importante d'information qui peut être divisée en deux dimensions : d'abord une dimension structurelle composée par l'information concernant les connexions entre les acteurs du réseau, puis une dimension de composition qui décrit chacun des acteurs de façon individuelle. Pour analyser un réseau, dans la plupart des cas, seulement une des dimensions est prise en compte. Cela implique une restriction de la portée de l'information qui peut être extraite du réseau. Nous proposons donc une approche conçue pour intégrer les deux dimensions dans un processus de détection de communautés. Ensuite, nous proposons un modèle visuel pour analyser et exploiter l'information produite par le processus de détection de communautés.
机译:社交网络包含大量信息,可以分为两个维度:第一,结构维度,包含有关网络参与者之间的联系和关系类型的所有信息;然后是构成维度,分别描述网络的每个参与者。由于这些维度中每个维度的性质,大多数分析仅使用其中一个进行,而忽略了另一个。这意味着对可以从网络提取的信息范围的限制。在本文中,我们提出了一种在社区检测过程中将这两个维度整合在一起的方法,其次提出了一种可视化模型,该模型可用于分析和使用由社区检测过程产生的划分。%重要的社会地位和数量信息维度的双重构成:有关信息的重要组成部分,构成单位的构成因个人而异。倒入分析仪,在dans la plupart des cas上获得最佳尺寸奖。 Cela隐含和无限制地发布信息的权利。原则上的建议适用于共处过程的整体尺寸。随便一看,就可以使用模态可视分析仪和开发者的公共信息处理程序。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号