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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

YASCA: An Ensemble-Based Approach for Community Detection in Complex Networks

verfasst von : Rushed Kanawati

Erschienen in: Computing and Combinatorics

Verlag: Springer International Publishing

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In this paper we present an original approach for community detection in complex networks. The approach belongs to the family of seed-centric algorithms. However, instead of expanding communities around selected seeds as most of existing approaches do, we explore here applying an ensemble clustering approach to different network partitions derived from ego-centered communities computed for each selected seed. Ego-centered communities are themselves computed applying a recently proposed ensemble ranking based approach that allow to efficiently combine various local modularities used to guide a greedy optimization process. Results of first experiments on real world networks for which a ground truth decomposition into communities are known, argue for the validity of our approach.

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Metadaten
Titel
YASCA: An Ensemble-Based Approach for Community Detection in Complex Networks
verfasst von
Rushed Kanawati
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-08783-2_57

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