[論文レビュー] Network Community Detection: A Review and Visual Survey

Bisma S. Khan, Muaz A. Niazi|arXiv (Cornell University)|Aug 3, 2017

Complex Network Analysis Techniques参考文献 78被引用数 80

ひとこと要約

この論文は、CiteSpaceを用いたネットワークコミュニティ検出文献の視覚的 scientometric 調査を提示し、動向・影響力のある著者・ジャーナル・機関をマッピングするとともに、鍵となるピボットと高く引用されたノードを強調します。

ABSTRACT

Community structure is an important area of research. It has received a considerable attention from the scientific community. Despite its importance, one of the key problems in locating information about community detection is the diverse spread of related articles across various disciplines. To the best of our knowledge, there is no current comprehensive review of recent literature which uses a scientometric analysis using complex networks analysis covering all relevant articles from the Web of Science (WoS). Here we present a visual survey of key literature using CiteSpace. The idea is to identify emerging trends besides using network techniques to examine the evolution of the domain. Towards that end, we identify the most influential, central, as well as active nodes using scientometric analyses. We examine authors, key articles, cited references, core subject categories, key journals, institutions, as well as countries. The exploration of the scientometric literature of the domain reveals that Yong Wang is a pivot node with the highest centrality. Additionally, we have observed that Mark Newman is the most highly cited author in the network. We have also identified that the journal, "Reviews of Modern Physics" has the strongest citation burst. In terms of cited documents, an article by Andrea Lancichinetti has the highest centrality score. We have also discovered that the origin of the key publications in this domain is from the United States. Whereas Scotland has the strongest and longest citation burst. Additionally, we have found that the categories of "Computer Science" and "Engineering" lead other categories based on frequency and centrality respectively.

研究の動機と目的

• ネットワークコミュニティ検出文献の包括的で学際的な総括を促進する。
• scientometric の視点を通じて新たな動向と領域の evolutiaion を特定する。
• 分野内の主要な著者・論文・引用文献・ジャーナル・機関・地理的分布パターンを明らかにする。

提案手法

• ネットワークコミュニティ検出に関する Web of Science 文献への CiteSpace ベースの視覚調査を適用する。
• 中心性・citation bursts・citation counts などの scientometric 指標を計算してピボットノードや影響力のある項目を特定する。
• 著者・論文・引用された参考文献・コア主題カテゴリ・地理的分布を分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ネットワークコミュニティ検出文献における最も影響力が高く中心的な主体（著者・論文・ジャーナル）は誰か？
• RQ2 分野を牽引する主要な刊行媒体・国・主題分野は何か？
• RQ3 顕著な引用ブーストや中心性を示し、台頭または永続的な影響力を示す作品はどれか？
• RQ4 この分野はどこで発祥し、地理的および学問分野的にどのように発展してきたか？

主な発見

• Yong Wang は最高の中心性を持つピボットノードとして特定されている。
• Mark Newman はネットワークで最も引用された著者である。
• ジャーナル Reviews of Modern Physics が最も強い引用ブーストを示している。
• Andrea Lancichinetti の研究は引用文献の中で最高の中心性を持つ。
• 主要な刊行物の起源は主に米国にあり、スコットランドが最も強く最も長い引用ブーストを示している。
• 主な分野カテゴリ引用: 計算機科学が頻度でリードし、工学が中心性でリードしている。