Force-directed algorithms as a tool to support community detection

Autor(es)

Gouvea, Alessandra M. M. M. ^[1] ; da Silva, Tiago S. ^[1] ; Macau, Elbert E. N. ^{[1, 2]} ; Quiles, Marcos G. ^[1]

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

• 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