?
A Method for Community Detection in Networks with Mixed Scale Features at its Nodes
P. 3-14.
Шалилех С. А., Миркин Б. Г., Social Network Analysis and Mining 2021 Vol. 11 No. 1 P. 1-23
Добавлено: 29 июля 2021 г.
Миркин Б. Г., Шалилех С. А., Journal of Classification 2022 Vol. 39 P. 432-462
Добавлено: 1 августа 2022 г.
Шалилех С. А., Миркин Б. Г., , in : Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2020/ 21st International Conference, Guimaraes, Portugal, November 4–6, 2020, Proceedings, Part II. Vol. 12490: Lecture Notes in Computer Science.: Cham : Springer, 2020. P. 413-422.
Добавлено: 14 ноября 2020 г.
Шалилех С. А., Миркин Б. Г., , in : 2020 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM). : Association for Computing Machinery (ACM), 2020. P. 99-104.
Добавлено: 11 декабря 2020 г.
Dealing with relational data always required significant computational resources, domain expertise and task-dependent feature engineering in order to incorporate structural information into predictive model. Nowadays, a family of automated graph feature engineering techniques have been proposed in different streams of literature. So-called graph embeddings provide a powerful tool to construct vectorized feature spaces for graphs ...
Добавлено: 27 октября 2020 г.
Zarodnyuk A., Trofimova E., Solovyov A. и др., Journal of Physics: Conference Series 2021 No. 1740 Article 012017
Добавлено: 25 января 2021 г.
Золотых А. А., Коломейченко М. И., Чеповский А. А., В кн. : Труды Международной научной конференции по физико-технической информатике (CPT2014). : М., Протвино : Институт физико-технической информатики, 2015. С. 131-134.
Рассматривается задача анализа графа социальной сети. Описываются алгоритмы выделения сообществ в социальных сетях, приводится их классификация и анализ. Делается вывод о применимости алгоритмов к прикладным задачам анализа больших графов социальных сетей. ...
Добавлено: 13 июля 2015 г.
Miasnikof P., Shestopaloff A., Pitsoulis L. и др., [б.и.], 2020
Добавлено: 17 октября 2020 г.
Cham : Springer, 2020
Добавлено: 31 октября 2020 г.
Avrachenkov K. E., Kondratev Aleksei Y, Mazalov V. V. и др., Computational Social Networks 2018 Vol. 5 No. 11 P. 1-28
The paper is devoted to game-theoretic methods for community detection in networks. The traditional methods for detecting community structure are based on selecting dense subgraphs inside the network. Here we propose to use the methods of cooperative game theory that highlight not only the link density but also the mechanisms of cluster formation. Specifically, we ...
Добавлено: 30 октября 2018 г.
IEEE, 2020
Добавлено: 14 октября 2021 г.
Association for Computing Machinery (ACM), 2020
Добавлено: 31 октября 2020 г.
Чеповский А. А., Лобанова С. Ю., Бизнес-информатика 2017 Т. 42 № 4 С. 64-73
В статье предложен и реализован алгоритм выделения пересекающихся и вложенных сообществ в графах взаимодействующих объектов различной природы. Для этого рассмотрены два классических алгоритма: иерархический агломеративный и основанный на поиске -клик. Представленный комбинированный алгоритм основан на последовательном их применении. Кроме того, разработаны параметрические опции, отвечающие за действия с сообществами, размеры которых меньше заданного , а также ...
Добавлено: 10 декабря 2017 г.
Тихомирова К. А., Макаров И. А., , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts: 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020, Revised Selected Papers. Vol. 12602.: Springer, 2021. P. 294-302.
The paper studies the community detection problem on Telegram channels. The dataset is received from TGStat service and includes the information of 58k forwards between 100 politician Telegram channels. We implement modern clustering approaches to solve the problem of missing social links. Our study is based on a combination of structural features with strategy-based attributes, ...
Добавлено: 9 апреля 2021 г.
Шалилех С. А., Миркин Б. Г., , in : Complex Networks & Their Applications IX. Volume 1: Proceedings of the Ninth International Conference on Complex Networks and Their Applications COMPLEX NETWORKS 2020. : Springer, 2021. P. 3-14.
Добавлено: 13 января 2021 г.
CEUR-WS.org, 2020
Добавлено: 29 ноября 2020 г.
Орлов А. О., Чеповский А. А., В кн. : Труды Международной научной конференции Московского физико-технического института (государственного университета) и Института физико-технической информатики (SCVRT1516). : М., Протвино : Институт физико-технической информатики, 2016. С. 124-129.
В работе рассматривается задача анализа графа социальной сети. Исследованы особенности выявляемых алгоритмом Блонделя сообществ. Рассмотрены примеры реальных данных одной из социальных сетей. На основе найденных свойств алгоритма предложена его модификация. ...
Добавлено: 20 ноября 2016 г.
Ozcan S., Sakar O., Suloglu M., IEEE Transactions on Engineering Management 2020 P. 1-16
The amount of job advertisement data is rapidly growing, and this rich dataset is expected to have implications for the employment market, sector trajectories, and the education sector. Most significantly, human resources (HR) data has never previously been examined with the lens of tech mining for science and technology analyses. This article is the first ...
Добавлено: 8 сентября 2020 г.
Шалилех С. А., Миркин Б. Г., , in : Proceedings of MARAMI 2020 - Modèles & Analyse des Réseaux : Approches Mathématiques & Informatiques - The 11th Conference on Network Modeling and Analysis(Vol-2750). Vol. Vol-2750: Modèles & Analyse des Réseaux : Approches Mathématiques & Informatiques - Network Modeling and Analysis 2020.: CEUR-WS.org, 2020. P. 1-12.
Добавлено: 13 января 2021 г.
Springer, 2021
Добавлено: 31 октября 2020 г.
Брыксин Т. А., Шпильман А. А., Kudenko D., , in : Workshops at the Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence. : [б.и.], 2018. P. 754-757.
Добавлено: 16 октября 2018 г.