論文の概要: A Comprehensive Review of Community Detection in Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11798v1
- Date: Thu, 21 Sep 2023 06:04:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-22 16:54:14.296355
- Title: A Comprehensive Review of Community Detection in Graphs
- Title（参考訳）: グラフにおけるコミュニティ検出の包括的考察
- Authors: Songlai Ning, Jiakang Li, Yonggang Lu
- Abstract要約: この記事では、複雑なシステムの組織や機能を理解する上で重要な役割を担うグラフにおけるコミュニティ検出のトピックについて論じる。
我々は,我々のデザインした新しい手法を含む,様々なコミュニティ検出手法の徹底的な解説を行う。
多様なネットワークにおけるコミュニティ検出の現実的応用について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.602193274044797
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The study of complex networks has significantly advanced our understanding of
community structures which serves as a crucial feature of real-world graphs.
Detecting communities in graphs is a challenging problem with applications in
sociology, biology, and computer science. Despite the efforts of an
interdisciplinary community of scientists, a satisfactory solution to this
problem has not yet been achieved. This review article delves into the topic of
community detection in graphs, which serves as a crucial role in understanding
the organization and functioning of complex systems. We begin by introducing
the concept of community structure, which refers to the arrangement of vertices
into clusters, with strong internal connections and weaker connections between
clusters. Then, we provide a thorough exposition of various community detection
methods, including a new method designed by us. Additionally, we explore
real-world applications of community detection in diverse networks. In
conclusion, this comprehensive review provides a deep understanding of
community detection in graphs. It serves as a valuable resource for researchers
and practitioners in multiple disciplines, offering insights into the
challenges, methodologies, and applications of community detection in complex
networks.
- Abstract（参考訳）: 複雑なネットワークの研究は,実世界のグラフの重要な特徴であるコミュニティ構造の理解を深めてきた。
グラフにおけるコミュニティの検出は、社会学、生物学、計算機科学の応用において難しい問題である。
学際的な科学者コミュニティの努力にもかかわらず、この問題に対する十分な解決策はまだ達成されていない。
この記事では、複雑なシステムの組織や機能を理解する上で重要な役割を担うグラフにおけるコミュニティ検出のトピックについて論じる。
まず,クラスタ間の強い内部接続と弱い結合を持つ,クラスタへの頂点の配置を意味するコミュニティ構造の概念の導入から始める。
そこで我々は,新しい手法を含む,様々なコミュニティ検出手法の徹底的な解説を行う。
さらに,多様なネットワークにおけるコミュニティ検出の現実的応用について検討する。
この総合的なレビューは、グラフにおけるコミュニティ検出の深い理解を提供する。
複数の分野の研究者や実践者にとって貴重なリソースとなり、複雑なネットワークにおけるコミュニティ検出の課題、方法論、応用に関する洞察を提供する。
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