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Social Network Analysis and Mining
Erschienen in:

01.12.2016 | Original Article

Identifying community structures in dynamic networks

verfasst von: Hamidreza Alvari, Alireza Hajibagheri, Gita Sukthankar, Kiran Lakkaraju

Erschienen in: Social Network Analysis and Mining | Ausgabe 1/2016

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Abstract

Most real-world social networks are inherently dynamic, composed of communities that are constantly changing in membership. To track these evolving communities, we need dynamic community detection techniques. This article evaluates the performance of a set of game-theoretic approaches for identifying communities in dynamic networks. Our method, D-GT (Dynamic Game-Theoretic community detection), models each network node as a rational agent who periodically plays a community membership game with its neighbors. During game play, nodes seek to maximize their local utility by joining or leaving the communities of network neighbors. The community structure emerges after the game reaches a Nash equilibrium. Compared to the benchmark community detection methods, D-GT more accurately predicts the number of communities and finds community assignments with a higher normalized mutual information, while retaining a good modularity.
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Fußnoten
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Literatur
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Metadaten
Titel
Identifying community structures in dynamic networks
verfasst von
Hamidreza Alvari
Alireza Hajibagheri
Gita Sukthankar
Kiran Lakkaraju
Publikationsdatum
01.12.2016
Verlag
Springer Vienna
Erschienen in
Social Network Analysis and Mining / Ausgabe 1/2016
Print ISSN: 1869-5450
Elektronische ISSN: 1869-5469
DOI
https://doi.org/10.1007/s13278-016-0390-5

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