Aplicarea tehnicilor de Graph Mining în algoritmi de detectare a comunităților

Abstract

Lucrarea „Aplicarea tehnicilor de Graph Mining în algoritmi de detectare a comunităților” se bazează pe teoria grafurilor pentru a scoate în evidență specificul acestora, cazurile de utilizare și metodele în care grafurile și funcțiile acestora pot fi implementate pentru rezolvarea problemelor din viața reală cu date deja existente. Au fost analize diferite tipuri de grafuri, procesele în care acestea sunt utilizate și diverși agloritmi din categoria detecției a comunităților. Sub cuvântul „comunitate”, în cadrul teoriei grafurilor, se înțelege o colecție de noduri din interiorul grafului care au o comunicație mai puternică decât cu celelalte noduri din graf. Detecția comunităților este importantă datorită aplicației sale asupra datelor din viața reală pentru investigarea comportamentelor de grup și a fenomenelor recurente în baza diferitor procese.

The paper „Graph Mining for Community Detection Algorithms” builds on graph theory to highlight their specifics, use cases, and methods in which graphs and their functions can be implemented to solve real-life data problems with already existing data. Different types of graphs, processes in which they are used and various algorithms for community detection have been analyzed. The term "community" in graph theory means a collection of nodes inside the graph that have stronger communication between each other than with the other nodes in the graph. Community detection is important because of the actual behavior of its application on life data for group investigation and recurring phenomena based on different processes.