Grafik kümelemesi ile topluluk algılama yöntemleri arasındaki fark nedir?

Temel olarak, grafik kümelemenin ve topluluk algılama yöntemlerinin amacı kümeleri hesaplamaktır. Aralarında fark var mı?

Hayır. Örneğin, grafiklerde Topluluk tespitinden alıntı , Santo Fortunato tarafından yapılan yakın tarihli ve çok iyi bir anket, "Gerçek ağların bu özelliğine topluluk yapısı (Girvan ve Newman, 2002) veya kümeleme" denir. Bu konuyu daha fazla ayrıntılandırmanın pek bir anlamı yok. Erken sosyal ağ analizi stil kağıtlarında ağların basit (ağırlıklı değil) olma eğiliminde olduğunu hissediyorum, ancak tartışmak istediğim bir şey değil, ne de önemli. Sorunuzun cevabı hayır.

Gelen Ağlarda algılama Topluluğu Yapıları bilgisayar biliminin bağlamında tanımlanan belirli bir sorun, M.Newman tanımlar grafiktir kümeleme.

Birkaç basit işlemde bölünebilen bir hesaplama düşünelim. Bunlar ağımızdaki düğümler olarak temsil edilir. Bağlantılar işlemler arasındaki bağımlılıklara karşılık gelir, yani bir işlemin sonucu diğeri için gereklidir. Sorun, paralel işleme amacıyla işlemleri birkaç işlemciye dağıtmaktır. Başka bir deyişle, her bir düğümü (işlemi) belirli bir sınıfa (işlemci) atamak istiyoruz, yani grafiği bölümlemek istiyoruz.

Yine de üç kısıtlama vardır. Birincisi, önceden tanımlanmış sayıda topluluk elde etmektir, çünkü işlemci sayısı önceden bilinmektedir. İkincisi dengeli bir yük elde etmektir: her işlemcinin kabaca aynı sayıda işlemi gerçekleştirmesini istiyoruz. Grafik açısından, toplulukların yaklaşık olarak aynı sayıda düğüm içermesini istiyoruz. Üçüncüsü, işlemciler arasında mümkün olan en düşük iletişimi sağlamaktır, çünkü işlemi yavaşlatır. Dolayısıyla, grafik açısından, topluluklar arasındaki bağlantı sayısını en aza indirmek istiyoruz.

Dolayısıyla, bu bakış açısından, topluluk tespiti grafik kümelemeden daha genel bir sorun olarak düşünülebilir. Üçüncü kısıtlama her iki problemde de uygulanır, ancak toplulukların sayısı ve büyüklükleri topluluk tespitinde öncelikli olarak bilinmemektedir .

Bu iki farklı isim, sosyal ağların motivasyonunu vurgulamak isteyip istemediğine bağlı olarak farklı bilim insan toplulukları tarafından aynı şeye verilir. Belki birileri kümelenmeyi ve topluluk tespitini farklı şeyler olarak tanımlamaktadır, ancak bunlardan birini inceleyen insanların çoğu, diğer terimi neden kullanmadığını söyleyemeyecektir.

Büyük bir ağ iki parçaya bölünmüşse, bu iki parçanın iki topluluk olduğunu garanti eden nedir? İki kümenin bağlantısı düşüktür, her kümenin benzer türde düğümlere veya düğümlerin benzer tür bağlantılara sahip olduğu anlamına gelmez (bu nedenle topluluk). Sosyal ağlar grafiğini düşünün. Kesinlikle çok sayıda topluluk var. Ayrıca kümeleme algoritmalarıyla iki parçaya ayırabilirsiniz. Bu durumda, her bir parçaya topluluk der misiniz? ? Cevabım hayır. Çünkü, iki küme iki coğrafi bölgenin insanları olabilir. Ve sonra bunlar kesinlikle topluluklar değil.

Kümeleme algoritmaları, düğüm benzerliği veya bağlantı benzerliği veya yoğun bağlantı hakkında değil, yalnızca minimum kesimle ilgilidir. Ayrıca, kümeleme algoritmalarında, kümelerin sayısı önceden tanımlanmalıdır.

Topluluk algılama algoritmaları, yoğunluğu önemsiyorlar, ağın daha yoğun kısmını buluyorlar ve bu tür algoritmaların (şimdiye kadar gördüğüm) topluluk sayısını önceden tanımlamasına gerek yok.

Bununla birlikte, kümelenme algoritması toplulukları bulmak için kullanılabilir, daha sonra her kümenin iyi bir topluluk yapısına sahip olduğunu garanti etmediğinden, her kümenin dikkatle incelenmesi gerekir.

"Kümelenmeyi çözmek için topluluk keşfi önemsiz bir şekilde uygulanamaz ve bunun tersi de geçerlidir. Benzerliklerine rağmen, yaklaşımlarda önemli farklılıklar vardır. Topluluk keşfi seyrek bağlantılar varsayarken, kümeleme yoğun veri kümeleriyle çalışabilir; kümelenmede genellikle birden çok türde özniteliklerle ilgileniriz , topluluk keşfi genellikle tek bir öznitelik türüyle uğraşırken - çoğunlukla ikili, ağırlıksız ağlar söz konusu olduğunda "daha fazla bilgi için aşağıdaki makaleyi okuyun: Riccardo Guidotti ve Michele Coscia'nın" Topluluk Keşfi ve Kümelenme Arasındaki Eşitlik Hakkında "