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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12759v2
• Date: Fri, 13 Oct 2023 09:20:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 18:18:11.211679
• 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39462888523270856
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Community detection is a crucial task to unravel the intricate dynamics of online social networks. The emergence of these networks has dramatically increased the volume and speed of interactions among users, presenting researchers with unprecedented opportunities to explore and analyze the underlying structure of social communities. Despite a growing interest in tracking the evolution of groups of users in real-world social networks, the predominant focus of community detection efforts has been on communities within static networks. In this paper, we introduce a novel framework for tracking communities over time in a dynamic network, where a series of significant events is identified for each community. Our framework adopts a modularity-based strategy and does not require a predefined threshold, leading to a more accurate and robust tracking of dynamic communities. We validated the efficacy of our framework through extensive experiments on synthetic networks featuring embedded events. The results indicate that our framework can outperform the state-of-the-art methods. Furthermore, we utilized the proposed approach on a Twitter network comprising over 60,000 users and 5 million tweets throughout 2020, showcasing its potential in identifying dynamic communities in real-world scenarios. The proposed framework can be applied to different social networks and provides a valuable tool to gain deeper insights into the evolution of communities in dynamic social networks.
• Abstract（参考訳）: コミュニティ検出は、オンラインソーシャルネットワークの複雑なダイナミクスを解明するための重要なタスクである。 これらのネットワークの出現は、ユーザー間の相互作用の量と速度を劇的に増加させ、研究者が社会社会の構造を調査し分析する前例のない機会を与えている。 実世界のソーシャルネットワークにおけるユーザーのグループの進化を追跡することへの関心は高まっているが、コミュニティ検出の取り組みの焦点は静的ネットワーク内のコミュニティである。 本稿では,コミュニティ毎に重要なイベントが連続して特定される動的ネットワークにおいて,時間とともにコミュニティを追跡する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ため,動的コミュニティのより正確で堅牢な追跡が可能になる。 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有効性を検証した。 その結果,我々のフレームワークは最先端の手法よりも優れていることがわかった。 さらに,提案手法を,2020年を通じて6万人以上のユーザと500万のツイートからなるtwitterネットワーク上で活用し,実世界シナリオにおける動的コミュニティ同定の可能性を示した。 提案するフレームワークは,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に関する深い洞察を得るための貴重なツールを提供する。

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