Conceitos Básicos
Diese Studie bietet einen umfassenden Überblick über verschiedene Methoden zur Gemeinschaftserkennung in Graphen, einschließlich modulbasierten Methoden, spektralen Clustering-Verfahren, probabilistischen Modellen und Deep-Learning-Ansätzen. Darüber hinaus wird eine neue Methode zur Gemeinschaftserkennung, der Revised Medoid-Shift (RMS)-Algorithmus, vorgestellt.
Resumo
Diese Studie liefert einen umfassenden Überblick über verschiedene Methoden zur Gemeinschaftserkennung in Graphen. Sie unterteilt die Methoden in vier Hauptkategorien: modulbasierte Methoden, spektrale Clustering-Verfahren, probabilistische Modelle und Deep-Learning-Ansätze.
Für jede Kategorie werden detaillierte Methoden und Algorithmen vorgestellt und diskutiert, wie z.B. der Louvain-Algorithmus, der Infomap-Algorithmus, der Kernighan-Lin-Algorithmus, der Normalized Cut-Algorithmus, der RatioCut-Algorithmus, Gaussian Mixture Models, Hidden Markov Models, Graph Convolutional Networks und Stochastic Block Model-basierte Methoden.
Darüber hinaus wird eine neue Methode, der Revised Medoid-Shift (RMS)-Algorithmus, eingeführt, die die Prinzipien von Medoid-Shift und K-Nearest Neighbors kombiniert, um die Leistung der Gemeinschaftserkennung zu verbessern.
Die Studie vergleicht die Leistung dieser Methoden auf Datensätzen mit und ohne Referenzlösung und liefert so ein umfassendes Verständnis der Gemeinschaftserkennung in Graphen.
Estatísticas
Die Studie enthält keine spezifischen Statistiken oder Zahlen, die extrahiert werden könnten.
Citações
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