Effectively Detecting Communities by Adjusting Initial Structure via Cores
المؤلفون المشاركون
Leng, Mingwei
Chen, Mei
Yang, Zhichong
Wen, Xiaofang
Zhang, Mei
Li, Ming
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-20، 20ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
20
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Community detection is helpful to understand useful information in real-world networks by uncovering their natural structures.
In this paper, we propose a simple but effective community detection algorithm, called ACC, which needs no heuristic search but has near-linear time complexity.
ACC defines a novel similarity which is different from most common similarity definitions by considering not only common neighbors of two adjacent nodes but also their mutual exclusive degree.
According to this similarity, ACC groups nodes together to obtain the initial community structure in the first step.
In the second step, ACC adjusts the initial community structure according to cores discovered through a new local density which is defined as the influence of a node on its neighbors.
The third step expands communities to yield the final community structure.
To comprehensively demonstrate the performance of ACC, we compare it with seven representative state-of-the-art community detection algorithms, on small size networks with ground-truth community structures and relatively big-size networks without ground-truth community structures.
Experimental results show that ACC outperforms the seven compared algorithms in most cases.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Mei& Yang, Zhichong& Wen, Xiaofang& Leng, Mingwei& Zhang, Mei& Li, Ming. 2019. Effectively Detecting Communities by Adjusting Initial Structure via Cores. Complexity،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133353
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Mei…[et al.]. Effectively Detecting Communities by Adjusting Initial Structure via Cores. Complexity No. 2019 (2019), pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133353
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Mei& Yang, Zhichong& Wen, Xiaofang& Leng, Mingwei& Zhang, Mei& Li, Ming. Effectively Detecting Communities by Adjusting Initial Structure via Cores. Complexity. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133353
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1133353
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر