ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਰਿਵਿਊ
ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ-ਕਰੋੜਾਂ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ।
ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨੋਡਸ (nodes) ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਮੂਹ ਬਾਕੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ, ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ (biology), ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਪਛਾਣ (fraud detection) ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਰਿਵਿਊ ਅੱਜ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਮੋਡੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (Modularization) ਤਰੀਕੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਉੱਚ ਘਣਤਾ (high density) ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਰੈਂਡਮ ਵਾਕ (Random walk) ਤਰੀਕੇ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਰਸਤਿਆਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਨੋਡਸ ਕਿੱਥੇ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ (Spectral) ਤਰੀਕੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਲੱਭਣ ਲਈ ਗਣਿਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਥਿਓਰੇਟਿਕ (Information theoretic) ਤਰੀਕੇ ਇਹ ਮਾਪਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪੇਪਰ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਰਵੇਖਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮ (algorithms) ਅਸਲ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਬਣਤਰਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨ ਲਈ ਪੂਰੀ ਰਿਸਰਚ ਪੜ੍ਹੋ।
ਸਰੋਤ: https://dev.to/paperium/network-community-detection-a-review-and-visual-survey-5430
ਵਿਕਲਪਿਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਮਿਊਨਿਟੀ: https://t.me/GyaanSetuAi