Eine umfassende Überprüfung der Gemeinschaftserkennung in Graphen

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.