Most community detection algorithms

Most community detection algorithms try to obtain the global information of the network, but increasing large scale of the current network makes it computationally expensive. In the meanwhile, the different influence and different behavior of nodes in the network are ignored. In fact, if we know the local information of the network or the interested node, we can easily detect the local community. This paper proposes a multi-resolution local community detection algorithm named MRCDA which uses local structural information in the network to optimize the multi-resolution modularity based on the Potts spin-glass model. A local community can be detected through continuous optimization of the function by expanding from an initial influential node computed by a modified PageRank sorting algorithm. The proposed MRCDA has been tested on both synthetic and real world networks and tested against other algorithms. The experiments demonstrate its efficiency and accuracy

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ลองส่วนใหญ่ชุมชนตรวจสอบอัลกอริทึมเพื่อรับข้อมูลส่วนกลางของเครือข่าย แต่เพิ่มขนาดใหญ่ของเครือข่ายปัจจุบันจะ computationally แพง ในขณะเดียวกัน อิทธิพลแตกต่างกันและพฤติกรรมที่แตกต่างของโหนดในเครือข่ายจะถูกละเว้น ในความเป็นจริง ถ้าเรารู้ข้อมูลภายในเครือข่ายหรือโหนสนใจ เราสามารถเดินตรวจชุมชนท้องถิ่น กระดาษนี้เสนอขั้นตอนวิธีตรวจละเอียดหลายชุมชนท้องถิ่นที่ชื่อว่า MRCDA ซึ่งใช้โครงสร้างข้อมูลภายในเครือข่ายเพื่อปรับ modularity หลายละเอียดตามรุ่นหมุนกระจกพอตส์ ชุมชนท้องถิ่นสามารถตรวจพบ โดยการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องของฟังก์ชัน โดยขยายจากโหนมีอิทธิพลเริ่มต้นคำนวณ โดยรถเข้าแก้ไขที่อัลกอริทึมการเรียงลำดับ MRCDA นำเสนอได้รับการทดสอบบนเครือข่ายทั้งโลกจริง และสังเคราะห์ และนำมาทดสอบกับอัลกอริทึมอื่น ๆ การทดลองแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพความแม่นยำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ส่วนใหญ่ขั้นตอนวิธีการตรวจหาชุมชนพยายามที่จะได้รับข้อมูลที่ทั่วโลกของเครือข่าย แต่การเพิ่มขนาดใหญ่ของเครือข่ายในปัจจุบันทำให้มันมีราคาแพงคอมพิวเตอร์ ในขณะเดียวกันอิทธิพลแตกต่างกันและพฤติกรรมที่แตกต่างของโหนดในเครือข่ายจะถูกละเลย ในความเป็นจริงถ้าเรารู้ว่าข้อมูลท้องถิ่นของเครือข่ายหรือโหนดสนใจเราสามารถตรวจสอบชุมชนท้องถิ่น กระดาษนี้นำเสนอความละเอียดหลายวิธีการตรวจสอบชุมชนท้องถิ่นชื่อ MRCDA ซึ่งใช้โครงสร้างข้อมูลท้องถิ่นในเครือข่ายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพต้นแบบหลายความละเอียดตามแบบหมุนกระจก Potts ชุมชนท้องถิ่นสามารถตรวจพบได้ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องของฟังก์ชั่นด้วยการขยายจากโหนดเริ่มต้นที่มีอิทธิพลคำนวณโดยขั้นตอนวิธีการเรียงลำดับ PageRank ปรับเปลี่ยน เสนอ MRCDA ได้รับการทดสอบทั้งบนเครือข่ายโลกสังเคราะห์และจริงและทดสอบกับขั้นตอนวิธีการอื่น ๆ การทดลองแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพและความถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขั้นตอนวิธีการตรวจสอบชุมชนส่วนใหญ่พยายามที่จะรับข้อมูลทั่วโลกของเครือข่าย แต่การเพิ่มขนาดใหญ่ของเครือข่ายในปัจจุบันทำให้มัน computationally แพง ในขณะ ที่แตกต่างกันและมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมที่แตกต่างกันของโหนดในเครือข่ายจะถูกละเว้น ในความเป็นจริง ถ้าเรารู้ข้อมูลท้องถิ่นของเครือข่ายหรือโหนดที่สนใจ เราสามารถได้อย่างง่ายดายตรวจสอบชุมชนท้องถิ่นบทความนี้เสนอ multi-resolution ท้องถิ่นการตรวจสอบขั้นตอนวิธีการตั้งชื่อ mrcda ซึ่งใช้ข้อมูลโครงสร้างท้องถิ่นในเครือข่ายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ multi-resolution ต้นแบบตาม พอต ปั่นแก้วแบบชุมชนท้องถิ่น สามารถตรวจพบได้ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องของฟังก์ชัน โดยการขยายอิทธิพลจากเริ่มต้นโหนดคำนวณโดยปรับ PageRank การเรียงลำดับ เสนอ mrcda ได้รับการทดสอบบนเครือข่ายทั้งสังเคราะห์และโลกจริง และทดสอบกับวิธีการอื่นๆ การทดลองที่แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพ และความถูกต้อง