論文の概要: Modularity-based approach for tracking communities in dynamic social networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12759v1
• Date: Fri, 24 Feb 2023 17:17:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 12:52:22.371274
• Title: Modularity-based approach for tracking communities in dynamic social networks
• Title（参考訳）: 動的ソーシャルネットワークにおけるコミュニティ追跡のためのモジュラリティに基づくアプローチ
• Authors: Michele Mazza, Guglielmo Cola, Maurizio Tesconi
• Abstract要約: 動的ネットワークにおけるコミュニティを時間とともに追跡するフレームワークについて述べる。 動的コミュニティを効果的に検出・追跡するためのモジュール性に基づく戦略が提案されている。 その結果、我々のフレームワークは他の最先端の手法よりも優れていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07161783472741746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Community detection is a fundamental task in social network analysis. Online social networks have dramatically increased the volume and speed of interactions among users, enabling advanced analysis of these dynamics. Despite a growing interest in tracking the evolution of groups of users in real-world social networks, most community detection efforts focus on communities within static networks. Here, we describe a framework for tracking communities over time in a dynamic network, where a series of significant events is identified for each community. To this end, a modularity-based strategy is proposed to effectively detect and track dynamic communities. The potential of our framework is shown by conducting extensive experiments on synthetic networks containing embedded events. Results indicate that our framework outperforms other state-of-the-art methods. In addition, we briefly explore how the proposed approach can identify dynamic communities in a Twitter network composed of more than 60,000 users, which posted over 5 million tweets throughout 2020. The proposed framework can be applied to different social network and provides a valuable tool to understand the evolution of communities in dynamic social networks.
• Abstract（参考訳）: コミュニティ検出は、ソーシャルネットワーク分析における基本的なタスクである。 オンラインソーシャルネットワークは、ユーザ間のインタラクションのボリュームとスピードを劇的に増加させ、これらのダイナミクスの高度な分析を可能にした。 現実世界のソーシャルネットワークにおけるユーザグループの進化を追跡することへの関心が高まっているが、ほとんどのコミュニティ検出は静的ネットワーク内のコミュニティに焦点を当てている。 本稿では,コミュニティ毎に一連の重要なイベントを識別する動的ネットワークにおける,コミュニティの経時的追跡のためのフレームワークについて述べる。 この目的のために,動的コミュニティを効果的に検出し追跡するためのモジュラリティベースの戦略が提案されている。 組込みイベントを含む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可能性を示す。 その結果、私たちのフレームワークは他の最先端のメソッドよりも優れています。 さらに、提案手法が、2020年を通じて500万以上のツイートを投稿した6万人以上のユーザからなるtwitterネットワーク内の動的コミュニティを、どのように特定できるかを簡単に検討する。 提案フレームワークは,異なるソーシャルネットワークに適用可能であり,動的ソーシャルネットワークにおけるコミュニティの進化を理解する貴重なツールを提供する。

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