Обнаружение сообществ в семантическом графе
Целью данного шага является автоматическое обнаружение сообществ в построенном семантическом графе. Для решения этой задачи мы применяем алгоритм Гирвана-Ньюмана. В результате работы алгоритма исходный граф разбивается на подграфы, которые представляют собой тематические сообщества терминов.
Для оценки качества разбиения некоторого графа на сообщества авторы [] предложили использовать меру модулярности (modularity) графа. Модулярность графа является свойством графа и некоторого его разбиения на подграфы. Она является мерой того, насколько данное разбиение качественно в том смысле, что существует много ребер, лежащих внутри сообществ, и мало ребер, лежащих вне сообществ (соединяющих сообщества между собой). На практике значение модулярности, лежащее в диапазоне от 0.3 до 0.7, означает, что сеть имеет вполне различимую структуру с сообществами, и применение алгоритма обнаружения сообществ имеет смысл.
Мы отметили, что семантические графы, построенные из текстовых документов (таких как, например, новостная статья, или научная статья), имеют значение модулярности от 0.3 до 0.5.
