[논문 리뷰] Network Community Detection: A Review and Visual Survey

Bisma S. Khan, Muaz A. Niazi|arXiv (Cornell University)|2017. 08. 03.

Complex Network Analysis Techniques참고 문헌 78인용 수 80

한 줄 요약

이 논문은 CiteSpace를 사용한 네트워크 커뮤니티 탐색 문헌의 시각적 과학계측 리뷰로, 추세, 영향력 있는 저자, 저널 및 기관을 매핑하고, 주요 피벗 및 고도로 인용된 노드를 강조합니다.

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.

연구 동기 및 목표

• 네트워크 커뮤니티 탐색 문헌의 포괄적이고 교차학문적 종합을 동기 부여합니다.
• 과학계적 렌즈를 통해 emerging trends의 진화와 도메인의 발전을 식별합니다.
• 해당 분야의 핵심 저자, 논문, 참고문헌, 저널, 기관 및 지리적 패턴을 밝힙니다.

제안 방법

• Web of Science 문헌에 대한 CiteSpace 기반 시각적 조사 적용.
• 중심성, 인용 버스트, 인용 수와 같은 과학계적 지표를 계산하여 피벗 노드와 영향력 있는 항목을 식별합니다.
• 저자, 논문, 인용된 참고문헌, 핵심 주제 범주 및 지리적 분포를 분석합니다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 네트워크 커뮤니티 탐색 문헌에서 가장 영향력 있고 중심적인 행위자(저자, 논문, 저널)는 누구입니까?
• RQ2 이 분야를 주도하는 주요 발표 장소, 국가 및 주제 영역은 무엇입니까?
• RQ3 현저한 인용 버스트나 중심성을 보이는 어느 작업이 나타나며 이는 신흥 혹은 지속적 영향을 시사합니까?
• RQ4 이 분야가 어디에서 기원했고 지리적·학문적으로 어떻게 발전해 왔습니까?

주요 결과

• Yong Wang은 중앙성으로 가장 높은 피벗 노드로 식별됩니다.
• Mark Newman은 네트워크에서 가장 높게 인용된 저자입니다.
• The journal Reviews of Modern Physics는 가장 강한 인용 버스트를 보입니다.
• Andrea Lancichinetti의 연구는 인용 문서들 중에서 가장 높은 중앙성을 가집니다.
• 주요 간행물의 기원은 주로 미국에 있으며, 스코틀랜드가 가장 강하고 가장 긴 인용 버스트를 보입니다.
• 핵심 범주 Cited: Computer Science가 빈도에서 1위를 차지하고, Engineering이 중심성에서 1위를 차지합니다.