節點屬性社交網絡中的社區檢測:一項調查（CS SI）

• 2019 年 12 月 29 日
• 筆記

原文題目：Community detection in node-attributed social networks: a survey

社區檢測是社會網絡分析組成的基本問題社區檢測是社會網絡分析中的一個基本問題，它大致包括將具有一定社會聯繫的社會行為者劃分為緊密聯繫的、高度相關的群體，每個群體與其他群體之間有很大的距離(包含建模為節點)建模為邊緣)。傳統的社區檢測方法通常只處理網絡的結構，而忽略了節點的特徵，儘管現實世界中的主要網絡提供額外的參與者信息，如年齡、性別、興趣等，傳統上稱為節點屬性。眾所周知，這些屬性可以澄清和豐富關於參與者的知識，並使被檢測的社區有意義。這為社區檢測帶來了一個相對新穎的方向——利用網絡的結構和屬性(已經通過節點屬性圖建模)構建算法，從而產生更有信息性和定性的結果。在過去的十年中，在這個方向上出現了許多基於不同思想和技術的方法。雖然對這些方法存在一些片面的概述，但由於方法數量的不斷增加可能在實踐中造成不確定性，近期的調查是必要的。在這篇文章中，我們通過提出一個明確的方法分類來闡明總體情況，並對可用的結果進行全面的調查。我們不僅對相應的方法進行了分組和分析，還着重於實踐方面，包括信息，哪些方法優於其他方法，哪些數據集和質量措施用於評價。

原文作者：Petr Chunaev

原文地址：http://cn.arxiv.org/abs/1912.09816v1