論文の概要: A Novel Algorithm for Community Detection in Networks using Rough Sets and Consensus Clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12412v1
- Date: Tue, 18 Jun 2024 09:01:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 19:46:52.543724
- Title: A Novel Algorithm for Community Detection in Networks using Rough Sets and Consensus Clustering
- Title（参考訳）: ラフセットとコンセンサスクラスタリングを用いたネットワークにおけるコミュニティ検出のための新しいアルゴリズム
- Authors: Darian H. Grass-Boada, Leandro González-Montesino, Rubén Armañanzas,
- Abstract要約: 社会的、生物学的、技術的システムのような複雑なネットワークは、しばしばコミュニティ検出の課題に挑戦する。
本研究は,ネットワークコミュニティの構造を効果的に識別するための,新しい粗いクラスタリングに基づくコンセンサスコミュニティフレームワーク(RC-CCD)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Complex networks, such as those in social, biological, and technological systems, often present challenges to the task of community detection. Our research introduces a novel rough clustering based consensus community framework (RC-CCD) for effective structure identification of network communities. The RC-CCD method employs rough set theory to handle uncertainties within data and utilizes a consensus clustering approach to aggregate multiple clustering results, enhancing the reliability and accuracy of community detection. This integration allows the RC-CCD to effectively manage overlapping communities, which are often present in complex networks. This approach excels at detecting overlapping communities, offering a detailed and accurate representation of network structures. Comprehensive testing on benchmark networks generated by the Lancichinetti-Fortunato-Radicchi method showcased the strength and adaptability of the new proposal to varying node degrees and community sizes. Cross-comparisons of RC-CCD versus other well known detection algorithms outcomes highlighted its stability and adaptability.
- Abstract（参考訳）: 社会的、生物学的、技術的システムのような複雑なネットワークは、しばしばコミュニティ検出の課題に挑戦する。
本研究は,ネットワークコミュニティの構造を効果的に識別するための,新しい粗いクラスタリングに基づくコンセンサスコミュニティフレームワーク(RC-CCD)を提案する。
RC-CCD法では,データの不確実性を扱うために粗い集合理論を用い,コンセンサスクラスタリング手法を用いて複数のクラスタリング結果を集約し,コミュニティ検出の信頼性と精度を高める。
この統合によりRC-CCDは、しばしば複雑なネットワークに存在する重複するコミュニティを効果的に管理できる。
このアプローチは、重複するコミュニティを検出し、ネットワーク構造を詳細に正確に表現する。
Lancichinetti-Fortunato-Radicchi法によって生成されたベンチマークネットワークの総合的なテストでは、ノードの次数やコミュニティサイズに応じて、新しい提案の強度と適応性を示した。
RC-CCDと他のよく知られた検出アルゴリズムの相互比較は、安定性と適応性を強調した。
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