SEFNAC_Alg

В репозитории опубликован код SEFNAC_Alg — метода поиска сообществ в сетях с признаками у узлов. Авторы рассматривают более общий случай. Помимо структуры связей между объектами учитываются ещё и их характеристики, которые могут быть количественными, категориальными или смешанными. Задача состоит в том, чтобы находить группы узлов, которые одновременно плотно связаны между собой и похожи по своим признакам. В основе метода лежит подход восстановления данных. Авторы объединяют в одном критерии две части: качество восстановления структуры графа и качество восстановления признаков узлов. На этой основе строится алгоритм SEFNAC (Sequential Extraction of Feature-rich Network Addition Clusters), который извлекает сообщества последовательно, по одному, а не пытается найти все сразу. Благодаря этому число кластеров определяется автоматически, без задания заранее. Эксперименты на синтетических и реальных данных показывают, что SEFNAC устойчиво работает в разных сценариях и остаётся конкурентоспособным по сравнению с известными методами CESNA, SIAN и EVA. Особенно хорошо алгоритм проявляет себя на средних по размеру синтетических сетях и на большинстве реальных наборов данных. В отличие от многих существующих подходов, он не ограничивается только категориальными атрибутами. Работа будет полезна исследователям в области анализа графов, кластеризации и поиска сообществ, а также специалистам, работающим с социальными, биологическими и другими сетями, где у узлов есть содержательные признаки.

статья | код