
This paper introduces a novel temporal community model called maximal-𝛿-truss (MDT) and efficient algorithms for identifying these communities in temporal networks, outperforming existing methods in terms of efficiency, effectiveness, and scalability.


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Efficiently Identifying Temporal Communities in Dynamic Networks Using a Truss-Based Approach


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本稿では、時間的ネットワークにおける高次の構造的結束性と時間的インタラクションの強度を効果的に捉える、最大-𝛿-トラス（MDT）と呼ばれる新しい時間的コミュニティモデルを提案しています。


時間的コミュニティ検索のためのトラスベースアプローチ