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赛义德·贾布尔;尼扎尔·姆哈德比;巴德兰·拉德道伊;拉赫达尔·赛斯

基于SAT的网络重叠社区检测模型。 （英语） 兹比尔1445.68201

计算 102，第5期，1275-1299（2020）.
摘要：社交网络或图中的社区是一组连接良好、重叠的顶点。网络社区检测是社会、生物和信息网络分析中的一个热点研究课题。社区检测算法的有效性取决于找到地面真实社区的准确性。在本文中，我们提出了两个模型来检测大型复杂网络中的重叠社区。在第一个模型中，我们引入了一个社区的参数化概念，称为“（k）链接社区”，它允许我们描述一个直径有界的以顶点/边为中心的链接社区。这样的社区拥有一个顶点/边，与该社区的任何其他顶点的距离最多为\（frac{k}{2}\）。接下来，我们展示了如何将检测以顶点/边缘为中心的链接社区的问题表示为部分Max-SAT优化问题。然后，我们提出了一种后处理策略，以进一步增强最终社区之间的重叠。我们的第二个模型叫基于偏好的质心模型目的是约束第一个模型中质心社区的选择。这个新框架允许更容易地集成用户偏好，以便通过选择最中心的顶点来发现高质量的社区。为此，我们利用加权部分Max-SAT来解决潜在的优化问题。我们根据一些实际数据集上的三个评估指标和可伸缩性，针对几种高性能方法，对提出的框架进行了实证评估。实验结果表明，我们的算法在检测相关社区方面优于现有的最新方法。

MSC公司：

68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等）
05C82号 小世界图形、复杂网络（图形理论方面）
91天30分 社交网络；意见动态

关键词：

社交网络;重叠社区检测;人工智能;最大SAT;加权部分Max-SAT;偏好

软件：

图形库;SNAP（快照）;C索引器;焊接工艺规范3
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Jabbour}等人，Computing 102，No.5，1275--1299（2020；Zbl 1445.68201）
全文： 内政部

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