論文の概要: Comparative Analysis of Community Detection Algorithms on the SNAP Social Circles Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04341v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 23:38:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-16 04:36:17.563536
• Title: Comparative Analysis of Community Detection Algorithms on the SNAP Social Circles Dataset
• Title（参考訳）: SNAPソーシャルサークルデータセットにおけるコミュニティ検出アルゴリズムの比較解析
• Authors: Yash Malode, Amit Aylani, Arvind Bhardwaj, Deepak Hajoary,
• Abstract要約: SNAP Social Circlesデータセットに適用されたいくつかの顕著なコミュニティ検出アルゴリズムの比較分析を行った。 モジュラリティ,正規化カット比,シルエットスコア,コンパクト性,分離性など,様々な指標に基づいて,これらのアルゴリズムの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In network research, Community Detection has always been a topic of significant interest in network science, with numerous papers and algorithms proposing to uncover the underlying structures within networks. In this paper, we conduct a comparative analysis of several prominent community detection algorithms applied to the SNAP Social Circles Dataset, derived from the Facebook Social Media network. The algorithms implemented include Louvain, Girvan-Newman, Spectral Clustering, K-Means Clustering, etc. We evaluate the performance of these algorithms based on various metrics such as modularity, normalized cut-ratio, silhouette score, compactness, and separability. Our findings reveal insights into the effectiveness of each algorithm in detecting various meaningful communities within the social network, shedding light on their strength and limitations. This research contributes to the understanding of community detection methods and provides valuable guidance for their application in analyzing real-world social networks.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク研究において、コミュニティ検出はネットワーク科学における重要な関心のトピックであり、ネットワーク内の基盤構造を明らかにするための多くの論文やアルゴリズムが提案されている。 本稿では,Facebook Social Media Network から派生した SNAP Social Circles Dataset に適用されたコミュニティ検出アルゴリズムの比較分析を行う。 実装されたアルゴリズムには、Louvain、Girvan-Newman、Spectral Clustering、K-Means Clusteringなどが含まれる。 モジュラリティ,正規化カット比,シルエットスコア,コンパクト性,分離性など,様々な指標に基づいて,これらのアルゴリズムの性能を評価する。 本研究は,各アルゴリズムがソーシャルネットワーク内の様々な意味のあるコミュニティを検知し,その強みと限界に光を当てる上での有効性について考察した。 本研究は,コミュニティ検出手法の理解に寄与し,実世界のソーシャルネットワーク分析への応用に有用なガイダンスを提供する。

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