Počet záznamů: 1  

Social Group Identification and Clustering

  1. 1.
    SYSNO ASEP0328067
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevSocial Group Identification and Clustering
    Překlad názvuVýpočetní aspekty sociálních sítí
    Tvůrce(i) Húsek, Dušan (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
    Řezanková, H. (CZ)
    Dvorský, J. (CZ)
    Zdroj.dok.Computational Aspects of Social Networks. - Los Alamitos : IEEE Computer Society, 2009 / Abraham A. ; Snášel V. ; Wegrzyn-Wolska K. - ISBN 978-0-7695-3740-5
    Rozsah strans. 73-79
    Poč.str.7 s.
    AkceCASoN 2009. International Conference on Computational Aspects of Social Networks
    Datum konání24.07.2009-27.07.2009
    Místo konáníFontainbleu
    ZeměFR - Francie
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.US - Spojené státy americké
    Klíč. slovasocial group identification ; cluster analysis ; Boolean factor analysis ; cluster number determination
    Vědní obor RIVBB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    CEPGA205/09/1079 GA ČR - Grantová agentura ČR
    CEZAV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011)
    UT WOS000275189500010
    EID SCOPUS70449553469
    DOI https://doi.org/10.1109/CASoN.2009.12
    AnotaceSome methods for object group identification applicable for social group identification are compared. We suppose that people are characterized by their actions, for example the deputies are characterized by their voting habits. We are interested in binary data analysis (e.g. the result of voting is yes or not). The dataset consisting of the roll-call votes records in the Russian parliament in 2004 was analyzed. Methods of hierarchical and fuzzy clustering, and Boolean factor analysis are applied. In the first case, we propose two-step analysis in which factor loadings (as result of factor analysis of objects) obtained in the first step are interpreted by cluster analysis in the second step. For the cluster number determination both traditional and modified coefficients are used. Further, we suggest using Hopfield-like neural network based Boolean factor analysis for this purpose. This proposed method gives the best results in the case of deputies grouping.
    PracovištěÚstav informatiky
    KontaktTereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800
    Rok sběru2010
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.