Mining Community Structures in Multidimensional Networks
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the problem of community detection in multidimensional networks, that is, networks where entities engage in various interaction types (dimensions) simultaneously. While some approaches have been proposed to identify community structures in multidimensional networks, there are a number of problems still to solve. In fact, the majority of the proposed approaches suffer from one or even more of the following limitations: (1) difficulty detecting communities in networks characterized by the presence of many irrelevant dimensions, (2) lack of systematic procedures to explicitly identify the relevant dimensions of each community, and (3) dependence on a set of user-supplied parameters, including the number of communities, that require a proper tuning. Most of the existing approaches are inadequate for dealing with these three issues in a unified framework. In this paper, we develop a novel approach that is capable of addressing the aforementioned limitations in a single framework. The proposed approach allows automated identification of communities and their sub-dimensional spaces using a novel objective function and a constrained label propagation-based optimization strategy. By leveraging the relevance of dimensions at the node level, the strategy aims to maximize the number of relevant within-community links while keeping track of the most relevant dimensions. A notable feature of the proposed approach is that it is able to automatically identify low dimensional community structures embedded in a high dimensional space. Experiments on synthetic and real multidimensional networks illustrate the suitability of the new method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».