Bài viết đề xuất một giải pháp mới dựa trên tính chất của một số đỉnh đặc biệt có trên đồ thị, từ đó đưa ra thuật toán biến đổi đồ thị ban đầu về dạng rút gọn tương đương nhằm giảm kích thước của đồ thị, đồng thời kết hợp với kỹ thuật lan truyền nhãn, xây dựng hàm heuristic để tăng tốc độ xử lý cho thuật toán phát hiện cộng đồng. | TNU Journal of Science and Technology 225 09 103 - 111 KẾT QUẢ ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN PHÁT HIỆN CỘNG ĐỒNG TRÊN MẠNG XÃ HỘI Nguyễn Hiền Trinh1 Vũ Vinh Quang1 Cáp Thanh Tùng2 1Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông - ĐH Thái Nguyên 2Trường Đại học Sư phạm - ĐH Thái Nguyên TÓM TẮT Hiện nay phát hiện cộng đồng trên mạng xã hội là một hướng nghiên cứu đang được nhiều nhà khoa học quan tâm. Đã có rất nhiều thuật toán được đề xuất nhưng một trong những vấn đề cần phải khắc phục đối với các mạng xã hội là trong thực tế số lượng đỉnh và cạnh của đồ thị cực kỳ lớn dẫn tới khối lượng tính toán trong các thuật toán rất lớn khó đáp ứng được với yêu cầu thực tiễn. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một giải pháp mới dựa trên tính chất của một số đỉnh đặc biệt có trên đồ thị từ đó đưa ra thuật toán biến đổi đồ thị ban đầu về dạng rút gọn tương đương nhằm giảm kích thước của đồ thị đồng thời kết hợp với kỹ thuật lan truyền nhãn xây dựng hàm heuristic để tăng tốc độ xử lý cho thuật toán phát hiện cộng đồng. Kết quả thực nghiệm trên các bộ dữ liệu chuẩn cho thấy so với phương pháp lan truyền nhãn gốc LPA thời gian xử lý trung bình giảm xuống còn 85 5 trong khi đó chất lượng cộng đồng tăng lên trung bình là 1 145 lần từ đó đã khẳng định được tính hiệu quả của thuật toán đề xuất. Từ khóa Khoa học máy tính mạng xã hội cấu trúc cộng đồng phát hiện cộng đồng độ đo trung gian đỉnh cạnh lan truyền nhãn Ngày nhận bài 17 6 2020 Ngày hoàn thiện 31 8 2020 Ngày đăng 31 8 2020 THE PROPOSED RESULTS OF ALGORITHM TO DETECT THE COMMUNITY ON SOCIAL NETWORK Nguyen Hien Trinh1 Vu Vinh Quang1 Cap Thanh Tung2 1TNU - University of Information Technology and Communication 2TNU - University of Education ABSTRACT Nowadays community detecting on social network has been an orientation which draws attention of many researchers. Numerous algorithms have been proposed but one of the problems that need to be solved for social networks is the fact that the number of vertices and edges of the graph is .
