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Discovering Interesting Subgraphs in Social Media Networks
arXiv - CS - Social and Information Networks Pub Date : 2020-09-12 , DOI: arxiv-2009.05853 Subhasis Dasgupta, Amarnath Gupta
arXiv - CS - Social and Information Networks Pub Date : 2020-09-12 , DOI: arxiv-2009.05853 Subhasis Dasgupta, Amarnath Gupta
Social media data are often modeled as heterogeneous graphs with multiple
types of nodes and edges. We present a discovery algorithm that first chooses a
"background" graph based on a user's analytical interest and then automatically
discovers subgraphs that are structurally and content-wise distinctly different
from the background graph. The technique combines the notion of a
\texttt{group-by} operation on a graph and the notion of subjective
interestingness, resulting in an automated discovery of interesting subgraphs.
Our experiments on a socio-political database show the effectiveness of our
technique.
中文翻译:
在社交媒体网络中发现有趣的子图
社交媒体数据通常被建模为具有多种类型的节点和边的异构图。我们提出了一种发现算法,该算法首先根据用户的分析兴趣选择“背景”图,然后自动发现在结构和内容方面与背景图明显不同的子图。该技术结合了图上的 \texttt{group-by} 操作的概念和主观兴趣的概念,从而自动发现有趣的子图。我们在社会政治数据库上的实验显示了我们技术的有效性。
更新日期:2020-09-15
中文翻译:
在社交媒体网络中发现有趣的子图
社交媒体数据通常被建模为具有多种类型的节点和边的异构图。我们提出了一种发现算法,该算法首先根据用户的分析兴趣选择“背景”图,然后自动发现在结构和内容方面与背景图明显不同的子图。该技术结合了图上的 \texttt{group-by} 操作的概念和主观兴趣的概念,从而自动发现有趣的子图。我们在社会政治数据库上的实验显示了我们技术的有效性。