Clustering consensual para a detecção eficiente de comunidades em redes pela modularidade ajustada

Abstract

A maximização da modularidade é a abordagem mais utilizada para detectar comunidades em redes. Contudo, ela pode falhar em encontrar comunidades pequenas, devido a um problema de escala. Para superar esse problema, uma versão ajustada da modularidade foi proposta na literatura. Apesar de seu potencial, não foram encontrados estudos que utilizassem essa medida para encontrar agrupamentos de maneira automática. Neste artigo, é proposto um método para determinar automaticamente comunidades por meio da modularidade ajustada, usando o conceito de clustering consensual. Experimentos com diversos grafos atestaram um melhor desempenho da estratégia proposta sobre diversos algoritmos de agrupamento em grafos da literatura.