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Uncovering overlapping community structure in static and dynamic networks

机译：在静态和动态网络中揭开重叠的社区结构

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Community detection is an important research area in complex networks, for which the existing methods are often inaccurate or inefficient (1) at dealing with large real networks, (2) at dealing with dynamic networks. In this paper, we propose DIS, a localized algorithm for uncovering overlapping community structure in real large-scale networks, and ADIS, an adaptive community update method for dynamic networks. Experiments in large-scale real-world networks demonstrate that DIS achieves competitive performance among the baselines, in particular, DIS is over 100x faster than the global algorithms with better quality, and it obtains much more accurate communities than the local algorithms without utilizing priori information. Experiments in dynamic networks demonstrate that ADIS achieves competitive community structure compared to other dynamic methods. (C) 2020 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：社区检测是复杂网络中的重要研究区域，其中现有方法通常是不准确的或低效（1）处理大型真实网络，（2）在处理动态网络时。在本文中，我们提出了一种局部化算法，用于在真正的大规模网络中揭露重叠的社区结构，以及ADI，一种动态网络的自适应社区更新方法。大规模现实网络的实验证明了DIS在基线之间实现了竞争性能，特别是DIS比具有更好质量更好的全球算法快100倍，并且它比当地算法比当地算法更加准确，而不利用先验信息。动态网络的实验表明，与其他动态方法相比，ADI达到了竞争性群落结构。 （c）2020 Elsevier B.v.保留所有权利。

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