이 논문은 대규모 네트워크에서 커뮤니티 구조를 효율적으로 식별하기 위해 계산 및 저장 측면에서 효율적인 분산 의사 우도 (DPL) 방법을 제안합니다.
불완전한 네트워크 데이터에서도 노드 아웃-강도의 불확실성을 고려한 ΔFlow Stability를 통해 보다 강력하고 정확한 커뮤니티 구조를 파악할 수 있다.
본 논문은 유명한 커뮤니티 탐지 알고리즘인 뉴먼의 스펙트럼 방법과 루바인 알고리즘을 개선하는 방법을 제안한다. 랜덤 워크를 활용하여 계산 복잡도를 낮추면서도 효율성을 높인 알고리즘을 제안한다.
GSL-LPA는 내부적으로 연결되지 않은 커뮤니티를 해결하고 성능을 향상시키는 빠른 레이블 전파 알고리즘입니다.