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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Detecting Network Community by Propagating Labels Based on Contact-Specific Constraint

verfasst von : Xiaolan Wu, Chengzhi Zhang

Erschienen in: Advanced Multimedia and Ubiquitous Engineering

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

As a famous community detection algorithm with near linear time complexity, Label Propagation Algorithm (LPA) has been an active research direction. However, that LPA regards that all the neighbor have the same importance to target node in target node’s label update process make it get stuck in poor stability. From the view of structural holes in sociology, people who fill structural holes bring social order to the network, so we improve LPA based on contact-specific constraint measuring structural holes. Experiments show that our improvement successfully detects communities with the highest stability in several commonly used real-world and synthetic networks.

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Literatur
1.
Leung IX, Hui P, Lio P, Crowcroft J (2009) Towards real-time community detection in large networks. Phys Rev E 79:066107-1–066107-10
2.
Iñiguez G, Kertész J, Kaski KK, Barrio RA (2009) Opinion and community formation in coevolving networks. Phys Rev E 80:066119-1–066119-9
3.
Rosvall M, Bergstrom CT (2008) Maps of random walks on complex networks reveal community structure. In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. PNAS Press, Washington, pp 1118–1123
4.
Blondel VD, Guillaume J-L, Lambiotte R, Lefebvre E (2008) Fast unfolding of communities in large networks. J Stat Mech Theory Exp 10
5.
Raghavan UN, Albert R, Kumara S (2007) Near linear time algorithm to detect community structures in large-scale networks. Phys Rev E 76 036106-1–036106-11
6.
Burt R (1992) Structural holes: the social structure of competition. Harvard University Press, Cambridge
7.
Šubelj L, Bajec M (2011) Robust network community detection using balanced propagation. Eur Phys J B Condens Matter Complex Syst 81:353–362CrossRef
8.
Zhao Y, Li S, Chen X (eds) (2012) Community detection using label propagation in entropic order. In: IEEE 12th international conference on computer and information technology (CIT). IEEE Press, New York, pp 18–24
9.
He M, Leng M, Li F, Yao Y, Chen X (2014) A Node importance based label propagation approach for community detection. Knowledge engineering and management. Springer, Berlin, pp 249–257
10.
11.
Burt RS (2005) Brokerage and closure: an introduction to social capital. OUP Oxford, Oxford
12.
Burt RS (2004) Structural holes and good ideas1. Am J Sociol 110:349–399CrossRef
13.
Zachary WW (1977) An information flow model for conflict and fission in small groups. J Anthropol Res 33:452–473CrossRef
14.
15.
Girvan M, Newman ME (2002) Community structure in social and biological networks. In: Proceedings of the national academy of sciences of the United States of America. PNAS Press, Washington, DC, pp 7821–7826
16.
Adamic LA, Glance N (eds) (2005) The political blogosphere and the 2004 US election: divided they blog. In: Proceedings of the 3rd international workshop on Link discovery. ACM Press, New York, pp. 36–43
17.
Lancichinetti A, Fortunato S, Radicchi F (2008) Benchmark graphs for testing community detection algorithms. Phys Rev E 78:046110-1–046110-5
18.
Newman ME, Girvan M (2004) Finding and evaluating community structure in networks. Phys Rev E 69:026113-1–026113-15
19.
Tang L, Liu H (2010) Community detection and mining in social media. In: Synthesis lectures on data mining and knowledge discovery, vol 2, pp 1–137
Metadaten
Titel
Detecting Network Community by Propagating Labels Based on Contact-Specific Constraint
verfasst von
Xiaolan Wu
Chengzhi Zhang
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advanced Multimedia and Ubiquitous Engineering

Print ISBN: 978-981-10-1535-9

Electronic ISBN: 978-981-10-1536-6

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-1536-6_91

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    Bildnachweise