属性ネットワークにおける密度に基づくコミュニティ検出

この論文は、属性ネットワーク向けに設計された新しいコミュニティ検出手法であるAttDeCoDeを紹介しています。既存の手法の限界を克服するため、ネットワークトポロジーとノード属性の両方を考慮し、特に同質性とリーダーの影響に焦点を当てています。この手法の強みは、構造的制約を尊重しながら、属性ベースの代表を中心にコミュニティを形成できることであり、研究協力データのような複雑なネットワークに適しています。評価には、新しい生成モデルと実際のデータが含まれており、競争力のあるパフォーマンスを示しています。

• •属性ネットワーク向けの密度ベースのコミュニティ検出手法であるAttDeCoDeを提案。
• •既存の手法の限界に対処するため、ネットワークトポロジーとノード属性の両方を考慮。
• •構造的な接続性を維持しながら、属性ベースの代表を中心にコミュニティを形成。
• •新しい生成モデルと実際の研究協力データを使用して評価。
• •既存の手法と比較して競争力のあるパフォーマンスを達成。