An ACO inspired weighting approach for the spectral partitioning of co-authorship networks

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F12%3A86084955" target="_blank" >RIV/61989100:27240/12:86084955 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989100:27740/12:86084955

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CEC.2012.6252863" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/CEC.2012.6252863</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CEC.2012.6252863" target="_blank" >10.1109/CEC.2012.6252863</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

An ACO inspired weighting approach for the spectral partitioning of co-authorship networks

Popis výsledku v původním jazyce

Spectral partitioning is a well known method in the area of graph and matrix analysis. Several approaches based on spectral partitioning and spectral clustering were used to detect structures in real world networks and databases. In this paper, we use the spectral partitioning to detect communities in a co-authorship network. The partitioning depends heavily on the weighting of the underlying network. We use an intuitive weighting scheme based on the ant colony optimization and show the communities found by spectral partitioning when using the ACO inspired weighting and when using trivial weighting based on the number of interactions between the authors.

Název v anglickém jazyce

An ACO inspired weighting approach for the spectral partitioning of co-authorship networks

Popis výsledku anglicky

Spectral partitioning is a well known method in the area of graph and matrix analysis. Several approaches based on spectral partitioning and spectral clustering were used to detect structures in real world networks and databases. In this paper, we use the spectral partitioning to detect communities in a co-authorship network. The partitioning depends heavily on the weighting of the underlying network. We use an intuitive weighting scheme based on the ant colony optimization and show the communities found by spectral partitioning when using the ACO inspired weighting and when using trivial weighting based on the number of interactions between the authors.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/ED1.1.00%2F02.0070" target="_blank" >ED1.1.00/02.0070: Centrum excelence IT4Innovations</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

2012 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2012

ISBN

978-1-4673-1509-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

1-7

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

New York

Místo konání akce

Brisbane

Datum konání akce

10. 6. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000312859300008