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A Comparative Study of Group Profiling Techniques in Co-authorship Networks

机译：共同作者网络中团体分析技术的比较研究

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Group profiling methods aim to construct a descriptive profile for communities in complex networks. The application of such methods in the analysis of co-authorship networks enables us to move forward in understanding the scientific communities, leading to new approaches to strengthen and expand scientific collaboration networks. This task is similar to the document cluster labeling task, which encourages the adaptation of cluster labeling methods for group profiling problems. In this work, we present a comparative study of group profiling and cluster labeling algorithms in a co-authorship network. A qualitative survey was conducted to evaluate the generated profiles, as well as the pros and cons of different profiling strategies, were analyzed with concrete examples. The results demonstrated a similar performance of both group profiling and cluster labeling methods.
机译：群体剖析方法旨在为复杂网络中的社区构建描述性概况。此类方法在共同作者网络分析中的应用使我们能够在理解科学共同体方面向前迈进，从而产生了加强和扩展科学合作网络的新方法。此任务类似于文档群集标记任务，该任务鼓励使用群集标记方法来解决组概要分析问题。在这项工作中，我们将对共同作者网络中的团体概况分析和群集标签算法进行比较研究。进行了定性调查以评估生成的配置文件，并通过具体示例分析了不同配置策略的优缺点。结果表明，组分析和聚类标记方法均具有相似的性能。

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