Clustering consensual para a detecção eficiente de comunidades em redes pela modularidade ajustada

Autores

  • Camila Pereira dos Santos Universidade Federal de São Paulo
  • Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Universidade Federal de São Paulo

Palavras-chave:

clustering consensual, modularidade, detecção de comunidades em redes

Resumo

A maximização da modularidade é a abordagem mais utilizada para detectar comunidades em redes. Contudo, ela pode falhar em encontrar comunidades pequenas, devido a um problema de escala. Para superar esse problema, uma versão ajustada da modularidade foi proposta na literatura. Apesar de seu potencial, não foram encontrados estudos que utilizassem essa medida para encontrar agrupamentos de maneira automática. Neste artigo, é proposto um método para determinar automaticamente comunidades por meio da modularidade ajustada, usando o conceito de clustering consensual. Experimentos com diversos grafos atestaram um melhor desempenho da estratégia proposta sobre diversos algoritmos de agrupamento em grafos da literatura.

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Biografia do Autor

Camila Pereira dos Santos, Universidade Federal de São Paulo

Instituto de Ciência e Tecnologia

Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento, Universidade Federal de São Paulo

Instituto de Ciência e Tecnologia

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Publicado

2018-01-31