Une approche de fusion tardive pour la détection des communautés dans les réseaux attribués

Résumé

La majorité des recherches sur la détection des communautés dans les réseaux attribués suivent une approche de " fusion précoce ", dans laquelle les informations structurelles et attributives du réseau sont intégrées ensemble comme guide pour la détection des communautés. Dans cet article, nous proposons une approche appelée fusion tardive, qui aborde ce problème sous un angle différent. Nous exploitons d'abord séparément la structure du réseau et les attributs des nœuds pour produire deux partitionnements différents. Par la suite, nous combinons ces deux ensembles de communautés via un algorithme de fusion, où nous introduisons un paramètre pour pondérer l'importance accordée à chaque type d'information : les connexions des nœuds et les valeurs des attributs. Des expériences approfondies sur divers réseaux réels et synthétiques montrent que notre approche de fusion tardive peut améliorer la précision de détection par rapport à l'utilisation de la seule structure du réseau. De plus, notre approche fonctionne beaucoup plus rapidement que les autres algorithmes de détection de communautés attribuées, y compris les algorithmes de fusion précoce.