Hidden Communities in the Russian Social Network Corpus: a Comparative Study of Detection Methods

Ivan Mamaev, Olga Mitrofanova

Результат исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциирецензирование

Аннотация

The paper presents a comparative study of different methods that
help to detect hidden communities within social networks. The tested approaches were divided into three main groups: a graph-based method, a clustering method, and a hybrid method. The experiments were conducted on the Russian corpus of posts from VKontakte social network. We discuss advantages and
disadvantages of all the methods, and predict the ways of their improving.
Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииProceedings of the Computational Models in Language and Speech Workshop (CMLS 2020) co-located with 16th International Conference on Computational and Cognitive Linguistics (TEL 2020), Kazan, Russia, November 12-13, 2020
Страницы69-78
СостояниеОпубликовано - 18 дек 2020
СобытиеComputational Models in Language and Speech Workshop (CMLS 2020)
co-located with 16th International Conference on Computational and Cognitive Linguistics (TEL 2020)
- Kazan, Российская Федерация
Продолжительность: 12 ноя 202013 ноя 2020

Серия публикаций

НазваниеCEUR Workshop Proceedings
Том2780

конференция

конференцияComputational Models in Language and Speech Workshop (CMLS 2020)
co-located with 16th International Conference on Computational and Cognitive Linguistics (TEL 2020)
Сокращенный заголовокCMLS 2020, TEL 2020
СтранаРоссийская Федерация
ГородKazan
Период12/11/2013/11/20

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Hidden Communities in the Russian Social Network Corpus: a Comparative Study of Detection Methods». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать