論文の概要: Overlapping Community Detection in Temporal Text Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05137v1
• Date: Wed, 13 Jan 2021 15:32:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 07:52:02.069456
• Title: Overlapping Community Detection in Temporal Text Networks
• Title（参考訳）: 時間的テキストネットワークにおける重複コミュニティ検出
• Authors: Shuhan Yan, Yuting Jia, Xinbing Wang
• Abstract要約: 時間的テキストネットワークにおけるコミュニティ検出の重複問題について検討する。 32の大規模テンポラリテキストネットワークを調べることで、共通のコミュニティを持たない2つのノードをつなぐ多くのエッジを見出した。 これらの実証的な観察を動機に、コミュニティの相互作用を捉えた生成モデルであるMAGICを提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.489288530629892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Analyzing the groups in the network based on same attributes, functions or connections between nodes is a way to understand network information. The task of discovering a series of node groups is called community detection. Generally, two types of information can be utilized to fulfill this task, i.e., the link structures and the node attributes. The temporal text network is a special kind of network that contains both sources of information. Typical representatives include online blog networks, the World Wide Web (WWW) and academic citation networks. In this paper, we study the problem of overlapping community detection in temporal text network. By examining 32 large temporal text networks, we find a lot of edges connecting two nodes with no common community and discover that nodes in the same community share similar textual contents. This scenario cannot be quantitatively modeled by practically all existing community detection methods. Motivated by these empirical observations, we propose MAGIC (Model Affiliation Graph with Interacting Communities), a generative model which captures community interactions and considers the information from both link structures and node attributes. Our experiments on 3 types of datasets show that MAGIC achieves large improvements over 4 state-of-the-art methods in terms of 4 widely-used metrics.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク内のグループを同じ属性、機能、ノード間の接続に基づいて分析することは、ネットワーク情報を理解する方法である。 一連のノードグループを発見するタスクは、コミュニティ検出と呼ばれる。 一般に、このタスク、すなわちリンク構造とノード属性を満たすために2種類の情報を利用することができる。 時間的テキストネットワークは、両方の情報源を含む特別な種類のネットワークである。 典型的な代表者は、オンラインブログネットワーク、World Wide Web(WWW)、学術引用ネットワークである。 本稿では,時間的テキストネットワークにおけるコミュニティ検出の重複問題について検討する。 32の大規模テンポラリテキストネットワークを調べると,共通コミュニティのない2つのノードを接続するエッジが多数存在し,同じコミュニティ内のノードが類似したテキストコンテンツを共有していることが分かる。 このシナリオは、既存の全てのコミュニティ検出手法で定量的にモデル化することはできない。 これらの経験的観察に動機づけられ、コミュニティ間の相互作用を捉え、リンク構造とノード属性の両方からの情報を検討する生成モデルであるmagic(model affiliation graph with interaction communities)を提案する。 3種類のデータセットに対する実験により,MAGICは4つの最先端手法に対して,4つの広く使用されているメトリクスにおいて大きな改善を達成していることが示された。

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