hrvatski

Otkrivanje zajednica u društvenim mrežama primjenom knjižnice igraph

Jedan od najvažnijih zadataka u analizi društvenih mreža jest otkrivanje zajednica s kohezivnim grupama aktora koji su sličniji jedni drugima nego ostalim aktorima u mreži. Algoritmi otkrivanja zajednica su vrlo često korišteni u analizi svojstava društvenih mreža. U ovome radu, osam algoritama otkrivanja zajednica koji su implementirani u knjižnici igraph su vrednovani i testirani na šest skupova podataka koji predstavljaju mreže iz stvarnog svijeta. Algoritmi su uspoređeni koristeći metrike kvalitete (npr. modularnost, provodnost) i također metrike sličnosti (npr. normalizirana zajednička informacija) ako je poznata prava struktura zajednica. Nadalje, pokazana je implementacija nekoliko metrika kvaliteta i sličnosti za igraph paket za programski jezik Python. Analiza pokazuje da Multilevel algoritam daje najbolje rezultate sveukupno, a Leading eigenvector algoritam najgore.

analiza zajednica ; društvene mreže ; zajednice ; modularnost ; knjižnica igraph ; skupovi podataka

nije evidentirano