Busca avançada
Ano de início
Entree
(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Force-directed algorithms as a tool to support community detection

Texto completo
Autor(es):
Gouvea, Alessandra M. M. M. [1] ; da Silva, Tiago S. [1] ; Macau, Elbert E. N. [1, 2] ; Quiles, Marcos G. [1]
Número total de Autores: 4
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Fed Sao Paulo, Sao Jose Dos Campos, SP - Brazil
[2] Natl Inst Space Res, Sao Jose Dos Campos, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 2
Tipo de documento: Artigo de Revisão
Fonte: European Physical Journal-Special Topics; v. 230, n. 14-15, p. 2745-2763, OCT 2021.
Citações Web of Science: 1
Resumo

Force-directed algorithms are a class of methods widely used to solve problems modeled via physics laws and resolved by particle simulation. Visualization of general graphs is one of the research fields which uses such algorithms and provides a vast knowledge about their benefits and challenges. Taking advantage of the knowledge provided by graph visualization theory, some authors have adopted force-directed algorithms as a tool to deal with the community detection problem. However, researches in that direction seem to be neglected by the literature of complex network. This paper explores the use of force-directed algorithms as a tool to solve the community detection problem. We revisit the works proposed in this area and point out the similarities, but mainly highlight the particularities of such a problem concerning the draw of a general graph. This literature review aims to organize the knowledge about the subject and highlight the state-of-the-art. To conduct our review, we followed a research protocol inspired by systematic review guidelines. Our review exposes that many works have chosen models that are not ideal for dealing with the community detection problem. Furthermore, we also highlight the most appropriate force-directed models for community detection. (AU)

Processo FAPESP: 16/16291-2 - Caracterização de redes dinâmicas: métodos e aplicações
Beneficiário:Marcos Gonçalves Quiles
Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Pesquisa
Processo FAPESP: 19/26283-5 - Aprendendo pistas visuais da passagem do tempo
Beneficiário:Didier Augusto Vega Oliveros
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 16/23698-1 - Processos Dinâmicos em Aprendizado de Máquina baseados em Redes Complexas
Beneficiário:Didier Augusto Vega Oliveros
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 17/05831-9 - Análise da influência de índices climáticos sobre as queimadas em vegetação por meio de redes complexas e mineração de dados
Beneficiário:Leonardo Nascimento Ferreira
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 19/00157-3 - Análise de associação e causalidade entre clima e queimadas usando redes complexas
Beneficiário:Leonardo Nascimento Ferreira
Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 16/23642-6 - Caracterização de Redes Complexas Dinâmicas
Beneficiário:Alessandra Marli Maria Morais Gouvêa
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
Processo FAPESP: 15/50122-0 - Fenômenos dinâmicos em redes complexas: fundamentos e aplicações
Beneficiário:Elbert Einstein Nehrer Macau
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático