स्थानीय दृष्टिकोण के आधार पर नोड रैंकिंग का उपयोग करके सामाजिक नेटवर्क में समुदाय पहचान

समुदाय पहचान सामाजिक नेटवर्क की संरचना का विश्लेषण करने और उनसे छिपी जानकारी निकालने के लिए बहुत महत्वपूर्ण है। लक्ष्य उच्च अंतर्गामी और निम्न अंतःसमूह संचार वाले नोड्स (समुदायों) के समूहों को खोजना है। यह समस्या NP-कठिन है, और अधिकांश मौजूदा एल्गोरिदम वैश्विक हैं जिनकी उच्च संगणकीय जटिलता है, विशेष रूप से बड़े नेटवर्क के लिए। हाल ही में, स्वीकार्य संगणकीय जटिलता वाली स्थानीय विधियों का विकास किया गया है, लेकिन कई की सटीकता कम है और वे गैर-निर्धारणात्मक हैं। यह पत्र एक नए स्थानीय एल्गोरिदम, LCD-SN, को प्रस्तुत करता है, जो पहले और दूसरे स्तर के पड़ोसी नोड्स के आधार पर समुदायों की पहचान करता है। अन्य स्थानीय एल्गोरिदम की तुलना में, LCD-SN अत्यधिक सटीक, निश्चित और प्रारंभिक बीज नोड्स पर निर्भर नहीं है। इसके अलावा, नेटवर्क नोड्स के महत्व का निर्धारण करने के लिए एक नया सूचकांक प्रस्तावित किया गया है, जो उनके स्थानीय लक्षण (पहले और दूसरे स्तर के पड़ोसी) का उपयोग करता है। इस सूचकांक का उपयोग करते हुए, LCD-SN पहले महत्वपूर्ण नोड्स की पहचान करता है, इन नोड्स और उनके पहले स्तर के पड़ोसियों के साथ प्रारंभिक समुदाय बनाता है, और फिर अंतिम समुदायों को पश्चात-प्रसंस्करण के माध्यम से प्राप्त करता है। प्रयोगों से पता चलता है कि LCD-SN सामाजिक नेटवर्क में समुदाय पहचानने में प्रभावी है।