Data Mining and Knowledge Discovery

Bài khảo sát đề xuất thảo luận chủ đề phát hiện cộng đồng trong bối cảnh Mạng xã hội. Phát hiện cộng đồng là một công cụ quan trọng cho việc phân tích các mạng lưới phức tạp, cho phép nghiên cứu các cấu trúc mesoscopic thường liên quan đến các đặc điểm tổ chức và chức năng của các mạng lưới cơ sở. Phát hiện cộng đồng đã chứng minh giá trị của nó trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như sinh học, khoa học xã hội và thư mục học. Tuy nhiên, mặc dù quy mô chưa từng có, độ phức tạp và bản chất động của các mạng lưới được thu thập từ dữ liệu Mạng xã hội, vẫn có rất ít thảo luận về phát hiện cộng đồng trong bối cảnh này. Cụ thể hơn, hầu như không có thảo luận nào về các đặc điểm hiệu suất của các phương pháp phát hiện cộng đồng cũng như việc khai thác kết quả của chúng trong bối cảnh khai thác dữ liệu web và các kịch bản truy xuất thông tin trong thế giới thực. Để đạt được điều này, bài khảo sát đầu tiên xác định khái niệm cộng đồng và vấn đề phát hiện cộng đồng trong bối cảnh Mạng xã hội, đồng thời cung cấp một phân loại ngắn gọn các thuật toán hiện có dựa trên các nguyên tắc phương pháp của chúng. Bài khảo sát đặc biệt nhấn mạnh hiệu suất của các phương pháp hiện tại về mặt độ phức tạp tính toán và yêu cầu bộ nhớ. Nó trình bày cả một thảo luận so sánh lý thuyết và thực nghiệm về một số phương pháp phổ biến. Ngoài ra, bài khảo sát thảo luận về khả năng ứng dụng gia tăng của các phương pháp và đề xuất năm chiến lược để mở rộng việc phát hiện cộng đồng tới các mạng lưới thực tế với quy mô lớn. Cuối cùng, bài khảo sát đề cập đến việc giải thích và khai thác kết quả phát hiện cộng đồng trong bối cảnh các ứng dụng và dịch vụ web thông minh.