論文の概要: A Local Perspective-based Model for Overlapping Community Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21558v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 14:43:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:31.747701
• Title: A Local Perspective-based Model for Overlapping Community Detection
• Title（参考訳）: 重なり合うコミュニティ検出のための局所的視点ベースモデル
• Authors: Gaofeng Zhou, Rui-Feng Wang, Kangning Cui,
• Abstract要約: 地域コミュニティの観点から重なり合うコミュニティ検出モデルであるLQ-GCNを提案する。 LQ-GCNはBernoulli-Poissonモデルを用いてコミュニティアフィリエイトマトリックスを構築し、エンドツーエンド検出フレームワークを形成する。 LQ-GCNは、正規化された相互情報(NMI)が最大33%改善され、リコールが26.3%改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06206748337438322
• License:
• Abstract: Community detection, which identifies densely connected node clusters with sparse between-group links, is vital for analyzing network structure and function in real-world systems. Most existing community detection methods based on GCNs primarily focus on node-level information while overlooking community-level features, leading to performance limitations on large-scale networks. To address this issue, we propose LQ-GCN, an overlapping community detection model from a local community perspective. LQ-GCN employs a Bernoulli-Poisson model to construct a community affiliation matrix and form an end-to-end detection framework. By adopting local modularity as the objective function, the model incorporates local community information to enhance the quality and accuracy of clustering results. Additionally, the conventional GCNs architecture is optimized to improve the model capability in identifying overlapping communities in large-scale networks. Experimental results demonstrate that LQ-GCN achieves up to a 33% improvement in Normalized Mutual Information (NMI) and a 26.3% improvement in Recall compared to baseline models across multiple real-world benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: グループ間リンクの少ない密結合ノードクラスタを識別するコミュニティ検出は、実世界のシステムにおけるネットワーク構造と機能を分析する上で不可欠である。 GCNに基づく既存のコミュニティ検出手法のほとんどは、主にノードレベルの情報に重点を置いているが、コミュニティレベルの機能を見下ろしているため、大規模ネットワークのパフォーマンスに制限がある。 この問題に対処するため,地域コミュニティの観点から重複するコミュニティ検出モデルであるLQ-GCNを提案する。 LQ-GCNはBernoulli-Poissonモデルを用いてコミュニティアフィリエイトマトリックスを構築し、エンドツーエンド検出フレームワークを形成する。 目的関数として局所的モジュラリティを採用することにより、クラスタリング結果の品質と精度を高めるために、局所的なコミュニティ情報を組み込む。 さらに,大規模ネットワークにおける重なり合うコミュニティを識別するモデル機能を改善するために,従来のGCNsアーキテクチャが最適化されている。 実験の結果、LQ-GCNは、複数の実世界のベンチマークデータセットのベースラインモデルと比較して、正規化された相互情報(NMI)が最大で33%改善され、リコールが26.3%改善された。

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