論文の概要: Towards Direct Comparison of Community Structures in Social Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12841v1
- Date: Mon, 26 Sep 2022 16:46:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-27 18:38:23.424191
- Title: Towards Direct Comparison of Community Structures in Social Networks
- Title（参考訳）: ソーシャルネットワークにおけるコミュニティ構造の直接比較に向けて
- Authors: Soumita Das, Anupam Biswas
- Abstract要約: コミュニティ検出アルゴリズムは,異なるアルゴリズムを用いて得られたコミュニティに対する評価基準値を比較して評価する。
コミュニティの質を測定するために使用される評価指標には、コミュニティ内外におけるノードの接続のようなエンティティのトポロジ的情報が含まれている。
地域社会のトポロジ的情報を直接比較して,品質指標,すなわちEmphTopological Variance (TV) を設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1320960069210475
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Community detection algorithms are in general evaluated by comparing
evaluation metric values for the communities obtained with different
algorithms. The evaluation metrics that are used for measuring quality of the
communities incorporate the topological information of entities like
connectivity of the nodes within or outside the communities. However, while
comparing the metric values it loses direct involvement of topological
information of the communities in the comparison process. In this paper, a
direct comparison approach is proposed where topological information of the
communities obtained with two algorithms are compared directly. A quality
measure namely \emph{Topological Variance (TV)} is designed based on direct
comparison of topological information of the communities. Considering the newly
designed quality measure, two ranking schemes are developed. The efficacy of
proposed quality metric as well as the ranking scheme is studied with eight
widely used real-world datasets and six community detection algorithms.
- Abstract（参考訳）: コミュニティ検出アルゴリズムは、異なるアルゴリズムで得られたコミュニティの評価メトリック値を比較することで一般に評価される。
コミュニティの品質を測定するために使用される評価指標には、コミュニティ内外のノードの接続のようなエンティティのトポロジー情報が含まれている。
しかし、計量値を比較する一方で、比較プロセスにおいてコミュニティのトポロジー情報に直接関与することはない。
本稿では、2つのアルゴリズムで得られたコミュニティのトポロジカルな情報を直接比較する直接比較手法を提案する。
地域社会のトポロジ的情報の直接比較に基づいて, 品質指標, すなわち, 位相的変動 (TV) を設計する。
新たに設計された品質指標を考えると、2つのランキング方式が開発されている。
提案手法の有効性を,8つの実世界のデータセットと6つのコミュニティ検出アルゴリズムを用いて検討した。
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