Robust Detection of Link Communities With Summary Description in Social Networks

Jin Di; Wang Xiaobao; He Dongxiao; Dang Jianwu; Zhang Weixiong

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Robust Detection of Link Communities With Summary Description in Social Networks

机译：在社交网络中具有总结描述的鲁棒检测链接社区

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Community detection has been extensively studied for various applications. Recent research has started to explore node contents to identify semantically meaningful communities. However, links in real networks typically have semantic descriptions and communities of links can better characterize community behaviors than communities of nodes. The second issue in community finding is that the most existing methods assume network topologies and descriptive contents carry the same or compatible information of node group membership, restricting them to one topic per community, which is generally violated in real networks. The third issue is that the existing methods use top ranked words or phrases to label topics when interpreting communities, which is often inadequate for comprehension. To address these issues altogether, we propose a new Bayesian probabilistic approach for modeling real networks and developing an efficient variational algorithm for model inference. Our new method explores the intrinsic correlation between communities and topics to discover link communities and extract semantically meaningful community summaries at the same time. If desired, it is able to derive more than one topical summary per community to provide rich explanations. We present experimental results to show the effectiveness of our new approach and evaluate the method by a case study.

机译：社区检测已被广泛研究各种应用。最近的研究已开始探索节点内容以识别语义有意义的社区。然而，真实网络中的链接通常具有语义描述，并且链接社区可以更好地表征社区行为而不是节点的社区。社区发现中的第二个问题是，最现有的方法假设网络拓扑和描述性内容携带与节点组成员身份的相同或兼容信息，将它们限制为每个社区的一个主题，这通常违反真实网络。第三个问题是，现有方法在解释社区时使用顶级排名的单词或短语来标记主题，这通常不足以理解。为了完全解决这些问题，我们提出了一种新的贝叶斯概率方法，用于建模真实网络并开发一种高效的变分算法进行模型推断。我们的新方法探讨了社区与主题之间的内在关联，以便同时发现链接社区并提取语义有意义的社区摘要。如果需要，它能够派生多个局部总结，以提供丰富的解释。我们提出了实验结果，以表明我们的新方法的有效性，并通过案例研究评估该方法。

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来源
《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》 |2021年第6期|2737-2749|共13页
作者
Jin Di; Wang Xiaobao; He Dongxiao; Dang Jianwu; Zhang Weixiong;
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作者单位

Tianjin Univ Coll Intelligence & Comp Tianjin 300350 Peoples R China;

Tianjin Univ Coll Intelligence & Comp Tianjin 300350 Peoples R China;

Tianjin Univ Coll Intelligence & Comp Tianjin 300350 Peoples R China;

Tianjin Univ Coll Intelligence & Comp Tianjin 300350 Peoples R China|Japan Adv Inst Sci & Technol Sch Informat Sci Nomi Ishikawa 9231211 Japan;

Washington Univ Dept Comp Sci & Engn St Louis MO 63130 USA;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Network topology; Social network services; Heuristic algorithms; Inference algorithms; Clustering algorithms; Bayes methods; Probabilistic logic; Social networks; community detection; topical summary; link communities; variational algorithm;

机译：网络拓扑;社交网络服务;启发式算法;推理算法;聚类算法;贝叶斯方法;概率逻辑;社交网络;社区检测;主题摘要;链接社区;变分算法;

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