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Pushing the Envelope in Overlapping Communities Detection

机译：推动社区重叠检测中的信封

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Discovering the hidden community structure is a fundamental problem in network and graph analysis. Several approaches have been proposed to solve this challenging problem. Among them, detecting overlapping communities in a network is a usual way towards understanding the features of networks. In this paper, we propose a novel approach to identify overlapping communities in large complex networks. It makes an original use of a new community model, called k-clique-star, to discover densely connected structures in social interactions. We show that such model allows to ensure a minimum density on the discovered communities and overcomes some weaknesses of existing cohesive structures. Experimental results demonstrate the effectiveness and efficiency of our overlapping community model in a variety of real graphs.
机译：发现隐藏的社区结构是网络和图形分析中的一个根本问题。已经提出了几种方法来解决这一具有挑战性的问题。其中，检测网络中的重叠社区是了解网络特征的一种通常的方法。在本文中，我们提出了一种新的方法来确定大型复杂网络中的重叠社区。它使新的社区模型成为一个名为K-Clique-Star的新社区模型，以发现社交互动中的密集连接结构。我们表明这种模型允许确保在发现的社区上的最小密度，并克服了现有粘性结构的一些弱点。实验结果展示了我们重叠的社区模型在各种真实图中的有效性和效率。

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