Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Artikel dieser Ausgabe durch Wischen aufrufen

06.11.2019 | Original Article | Ausgabe 14/2020

Neural Computing and Applications 14/2020

Community detection in signed networks by relaxing modularity optimization with orthogonal and nonnegative constraints

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 14/2020
Autoren:
Yunfei Zhang, Yuyan Liu, Xiaomeng Ma, Jie Song
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Community detection in networks including singed edges is a primary challenge that has already attracted substantial attention. In this paper, we show that this task could be reformulated as a combinatorial optimization concerning the trace of the signed modularity matrix. Keeping the orthogonal and nonnegative constraints in the relaxation, we propose a multiplicative update rule, named the SMON algorithm, which results in a solution that is a close approximation to the genuine community indication matrix. In addition, the rows of the solution can be referred to as the probabilities of corresponding vertex falling into each community, which can help us to discover the overlapping community structure of the network and identify vertices that reside on the watersheds between different communities. Experimental results on real-life social networks as well as synthetic signed networks verify that our method is effective and superior to the existing approaches.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Sie möchten Zugang zu diesem Inhalt erhalten? Dann informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 58.000 Bücher
  • über 300 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 50.000 Bücher
  • über 380 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Maschinenbau + Werkstoffe




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 69.000 Bücher
  • über 500 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Literatur
Über diesen Artikel

Weitere Artikel der Ausgabe 14/2020

Neural Computing and Applications 14/2020 Zur Ausgabe

Premium Partner

    Bildnachweise