論文の概要: Community detection and Social Network analysis based on the Italian
wars of the 15th century
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02641v2
- Date: Tue, 7 Jul 2020 10:46:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-13 02:52:50.933155
- Title: Community detection and Social Network analysis based on the Italian
wars of the 15th century
- Title（参考訳）: 15世紀のイタリア戦争に基づく地域社会の検知と社会ネットワーク分析
- Authors: J. Fumanal-Idocin, A. Alonso-Betanzos, O. Cord\'on, H. Bustince,
M.Min\'arov\'a
- Abstract要約: 人的インタラクションをベースとして,ソーシャルネットワークのモデリングについて検討する。
本稿では,ネットワーク内のアクター同士の局所的相互作用の性質を捉えるために,新しい関数セット,親和性を提案する。
我々は,ネットワーク内のマルチエージェントインタラクションから自然にコミュニティが生み出す,新たなコミュニティ検出アルゴリズムであるBorgia Clusteringを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this contribution we study social network modelling by using human
interaction as a basis. To do so, we propose a new set of functions,
affinities, designed to capture the nature of the local interactions among each
pair of actors in a network. By using these functions, we develop a new
community detection algorithm, the Borgia Clustering, where communities
naturally arise from the multi-agent interaction in the network. We also
discuss the effects of size and scale for communities regarding this case, as
well as how we cope with the additional complexity present when big communities
arise. Finally, we compare our community detection solution with other
representative algorithms, finding favourable results.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,人的インタラクションを基盤として,ソーシャルネットワークのモデリングについて考察する。
そこで本研究では,ネットワーク内のアクター同士の局所的相互作用の性質を捉えるために,親和性という新たな関数セットを提案する。
これらの機能を利用することで,ネットワーク内のマルチエージェントインタラクションからコミュニティが自然に発生する,新たなコミュニティ検出アルゴリズムであるBorgia Clusteringを開発する。
また,この事例に関する地域社会の規模と規模の影響についても論じるとともに,大規模コミュニティの出現に伴う複雑さへの対処についても論じる。
最後に、コミュニティ検出ソリューションを他の代表アルゴリズムと比較し、好ましい結果を得る。
関連論文リスト
- Enhancing Community Detection in Networks: A Comparative Analysis of Local Metrics and Hierarchical Algorithms [49.1574468325115]
本研究は,地域間類似度指標を用いた地域検出の関連性を評価するために,同じ手法を用いている。
これらの指標の有効性は,異なるコミュニティサイズを持つ複数の実ネットワークにベースアルゴリズムを適用して評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-17T02:17:09Z) - Community Detection for Heterogeneous Multiple Social Networks [6.863667633281842]
コミュニティは、ソーシャルネットワークにおけるユーザー行動とネットワーク特性を理解する上で重要な役割を担っている。
本稿では,複数ソーシャルネットワークを対象とした非負行列三要素化に基づくコミュニティ検出手法を提案する。
提案手法の有効性をTwitter,Instagram,Tumblrで評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-07T14:52:34Z) - Using network metrics to explore the community structure that underlies
movement patterns [2.3864085643100186]
本研究は,サンティアゴ・デ・チリの地域社会構造を住民の移動パターンから分析することを目的としている。
都市内の移動パターンを表すネットワークを構築するために、匿名化された住民のサブセットに対して、自宅や職場のおよその場所を含むデータセットを使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-14T17:24:38Z) - Modularity-based approach for tracking communities in dynamic social
networks [0.39462888523270856]
動的ネットワークにおけるコミュニティの時間的追跡のための新しいフレームワークを提案する。
当社のフレームワークはモジュール性ベースの戦略を採用しており,事前定義されたしきい値を必要としない。
合成ネットワークの広範な実験により,本フレームワークの有効性を検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-24T17:17:59Z) - This Must Be the Place: Predicting Engagement of Online Communities in a
Large-scale Distributed Campaign [70.69387048368849]
我々は、何百万人ものアクティブメンバーを持つコミュニティの行動について研究する。
テキストキュー,コミュニティメタデータ,構造的特性を組み合わせたハイブリッドモデルを構築した。
Redditのr/placeを通じて、大規模なオンライン実験を通じて、私たちのモデルの適用性を実証します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-14T08:23:16Z) - Community Formation and Detection on GitHub Collaboration Networks [0.0]
本稿は、GitHubユーザ18万人とそのリポジトリコントリビューションの大規模な履歴データセットについて説明する。
OSSコラボレーションは、緊密に連携する少数のユーザグループによって特徴づけられる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-23T18:43:00Z) - A Comprehensive Survey on Community Detection with Deep Learning [93.40332347374712]
コミュニティは、ネットワーク内の他のコミュニティと異なるメンバーの特徴と接続を明らかにする。
この調査は、最先端の手法の様々なカテゴリをカバーする新しい分類法を考案し、提案する。
ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network)は、畳み込みネットワーク(convolutional network)、グラフアテンションネットワーク( graph attention network)、生成的敵ネットワーク(generative adversarial network)、オートエンコーダ(autoencoder)に分けられる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-26T14:37:07Z) - A multilevel clustering technique for community detection [0.0]
本研究では,ネットワーク内の関連コミュニティを識別するスケーラブルなフレームワークに基づく新しい検出手法を提案する。
マイクロコズムと呼ばれる地域社会を識別するために構造的およびテキスト的情報を活用するマルチレベルクラスタリング手法(MCT)を提案する。
このアプローチは、低レベルのコミュニティがTwitterでどのように進化し、行動するかを説明するためのより良い理解と明快さを提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-16T23:26:44Z) - A Survey of Community Detection Approaches: From Statistical Modeling to
Deep Learning [95.27249880156256]
ネットワークコミュニティファイリング手法の統一アーキテクチャを開発し,提案する。
既存の手法を確率的グラフィカルモデルとディープラーニングという2つのカテゴリに分けた新しい分類法を提案する。
フィールドの課題の議論と今後の研究の方向性の提案を締めくくります。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-03T02:32:45Z) - On the use of local structural properties for improving the efficiency
of hierarchical community detection methods [77.34726150561087]
本研究では,階層型コミュニティ検出の効率向上のために,局所構造ネットワーク特性をプロキシとして利用する方法について検討する。
また,ネットワークプルーニングの性能への影響を,階層的コミュニティ検出をより効率的にするための補助的手法として検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-15T00:16:12Z) - Detecting Communities in Heterogeneous Multi-Relational Networks:A
Message Passing based Approach [89.19237792558687]
コミュニティは、ソーシャルネットワーク、生物学的ネットワーク、コンピュータおよび情報ネットワークを含むネットワークの共通の特徴である。
我々は,全同種ネットワークのコミュニティを同時に検出する効率的なメッセージパッシングに基づくアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-06T17:36:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。