• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Community Detection Based on the Nodes Role in a Network: The Telegram Platform Case
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
24 июня 2026 г.
Древняя чашекрания - новый вид брахиопод с необычной формой раковины и образом жизни
Российские ученые из Высшей школы экономики, МГУ имени М.В. Ломоносова и Таллинского технического университета изучили ископаемый вид древних брахиопод (плеченогих), который обитал в теплом море на севере современной Эстонии более 445 миллионов лет назад. Древняя брахиопода росла в форме чашки со «шляпкой», чтобы защититься от зарастания. Исследование опубликовано в журнале Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology.
23 июня 2026 г.
<a><a><a>НИУ ВШЭ и Positive Technologies наградили проекты молодых ученых по оценке последствий кибератак
Молодые исследователи из ведущих вузов страны представили проекты по прогнозированию и оценке последствий кибератак. Защита идей прошла 22 июня в Москве в рамках междисциплинарного научного конкурса, организованного Институтом мировой военной экономики и стратегии НИУ ВШЭ и Positive Technologies. Победителями стали команды Военно-космической академии имени Можайского, НИУ ВШЭ и университета «Сириус» — они разделят грантовый фонд в три миллиона рублей и продолжат свои разработки под руководством научных наставников.
23 июня 2026 г.
Дрожь земли: ученые ВШЭ научились отслеживать опасные подземные вибрации в реальном времени
Исследователи из МИЭМ ВШЭ и ИПКОН РАН разработали новую математическую модель мониторинга, которая позволяет фиксировать источник опасных подземных вибраций в реальном времени. Технология поможет снизить риск повреждения зданий, дорог и другой инфраструктуры рядом с карьерами и шахтами. Работа ученых опубликована в журнале «Горная промышленность».

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Community Detection Based on the Nodes Role in a Network: The Telegram Platform Case

P. 294–302.
Тихомирова К. А., Макаров И. А.

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, including indicators designed according to the nodes’ role in a network. Authors provide ten novel indicators, which are calculated for each network’s member per each message in order to vectorize a Telegram channel with regard to its strategy of information spread and the way of contacting other channels. Authors construct a metric-based graph of channel relations and cluster channels representations using network science techniques. Obtained results are studied using quantitative and qualitative analysis showing promising results in applying joint network-based and KPI-based models for the stated problem.

Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Community detectionобнаружение сообществGatekeeping theoryClustering mediaMedia embedding

В книге

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.
Похожие публикации
Complex Networks & Their Applications XIII, Proceedings of The Thirteenth International Conference on Complex Networks and Their Applications: COMPLEX NETWORKS 2024 - Volume 3
Springer, 2025.
Добавлено: 20 сентября 2024 г.
Delegating Issue Importance Judgments: An Experimental Test of the Agenda Cueing Hypothesis in an Online News Aggregator
Брянов К. А., International Journal of Communication 2023 No. 17 P. 4284–4303
Добавлено: 17 августа 2023 г.
Summable and nonsummable data‐driven models for community detection in feature‐rich networks
Шалилех С., Миркин Б. Г., Social Network Analysis and Mining 2021 Vol. 11 No. 1 P. 1–23
Добавлено: 29 июля 2021 г.
Detection of an unspecified number of communities in feature-rich networks
Шалилех С., 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.
A Method for Community Detection in Networks with Mixed Scale Features at Its Nodes
Шалилех С., 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.
A Data Recovery Method for Community Detection in Feature-Rich Networks
Шалилех С., 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.
Complex Networks & Their Applications IX. Volume 1: Proceedings of the Ninth International Conference on Complex Networks and Their Applications COMPLEX NETWORKS 2020
Springer, 2021.
Добавлено: 31 октября 2020 г.
Survey on graph embeddings and their applications to machine learning problems on graphs
Макаров И. А., Киселёв Д. А., Nikitinsky N. и др., PeerJ Computer Science 2021 Vol. 7 P. 1–62
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.
Network partitioning algorithms as cooperative games
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.
Cooperative Game Theory Approaches for Network Partitioning
Avrachenkov K. E., Kondratev Aleksei Yu, Mazalov V. V., , in: Computing and Combinatorics. COCOON 2017. Lecture Notes in Computer Science, vol 10392.: Springer, 2017. P. 591–602.
Добавлено: 2 октября 2018 г.
Multimodal Clustering for Community Detection
Игнатов Д. И., Семенов А. В., Комиссарова Д. В. и др., , in: Formal Concept Analysis of Social Networks.: Springer, 2017. Ch. 4 P. 59–96.
Добавлено: 17 декабря 2017 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору