I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   3 J u n e   201 9 ,   p p .   2 1 2 1 ~ 2 1 3 0   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v9 i 3 . p p 2 1 2 1 - 2130          2121       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   Co m m uni ty  d e tec tion o po liti ca l bl o g s n etw o rk   ba se d on  s truct u re - a t tribu t g ra ph  c lust erin g   m o del       Ah m ed  F .   Al - M uk hta r E m a n S.  Al - s ha m er y   De p a rtme n o f   S o f twa re   En g in e e rin g ,   Un iv e rsity   o f   Ba b y lo n ,   Ira q       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   1 5 201 8   R ev i s ed   No v   1 2 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Dec   1 1 ,   2 0 1 8       Co m p lex   n e t w o rk p ro v id e   m e a n to   re p re se n d if f e r e n k in d o f   n e t w o rk s   w it h   m u lt ip le  fe a tu re s.  M o st  b io lo g ica l,   se n so a n d   so c ial  n e tw o rk c a n   b e   re p re se n ted   a a   g ra p h   d e p e n d in g   o n   th e   p a tt e rn   o f   c o n n e c ti o n a m o n g   th e ir  e le m e n ts.   T h e   g o a o f   th e   g ra p h   c lu ste rin g   is  to   d iv id e   a   larg e   g ra p h   in t o   m a n y   c lu ste rs  b a se d   o n   v a rio u sim il a rit y   c rit e ria’s .   P o l it ica b lo g a s   sta n d a rd   s o c ial  d a tas e n e tw o rk ,   in   w h ich   it   c a n   b e   c o n si d e re d   a s   b l o g - b lo g   c o n n e c ti o n ,   w h e r e   e a c h   n o d e   h a p o li ti c a lea rn in g   b e sid e   o th e a tt rib u te s .   T h e   m a in   o b jec ti v e   o f   w o rk   is   to   in tr o d u c e   a   g ra p h   c lu ste rin g   m e th o d   i n   so c ial  n e tw o rk   a n a l y sis.  T h e   p ro p o se d   S tru c t u re - A tt rib u te  S im il a rit y   (S A S - Clu ste r)  a b le  to   d e tec stru c t u re o f   c o m m u n it y ,   b a se d   o n   n o d e sim il a r it ies .   T h e   m e th o d   c o m b in e to p o l o g ica stru c tu re   w it h   m u lt ip le  c h a ra c teristics   o f   n o d e s ,   t o   e a rn   th e   u lt im a te  si m il a rit y .   T h e   p ro p o se d   m e th o d   is   e v a lu a ted   u sin g   w e ll - k n o w n   e v a lu a ti o n   m e a su re s,  De n sit y ,   a n d   En tro p y .   F in a ll y ,   th e   p re se n ted   m e th o d   w a c o m p a re d   w it h   th e   sta te - of - a rt   c o m p a r a ti v e   m e th o d ,   a n d   th e   re su lt sh o w   th a th e   p ro p o se d   m e th o d   is  su p e rio to   th e   c o m p a ra ti v e   m e th o d   a c c o rd in g   to   th e   e v a lu a ti o n s m e a su re s.   K ey w o r d s :   C o llab o r ativ s i m ilar it y     C o m m u n i t y   d etec tio n   C o m p le x   n et w o r k s     Gr ap h   clu s ter in g   So cial  n et w o r k s   Co p y rig h ©   2 0 1 9   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .     Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ah m ed   F.  Al - M u k h tar   Dep ar t m en t o f   So f t w ar E n g i n ee r in g ,     Un i v er s it y   o f   B ab y lo n ,   Hilla,   B ab y lo n ,   I r aq .   E m ail:  a h m ed . al m u k h tar @ u o k er b ala. ed u . iq       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   r ec en t   y ea r s ,   s o cial   n e t w o r k s   ar s i g n if ica n tl y   co n s id er ed   as  a n   i m p o r tan t   d o m ain   o f   co m p le x   n et w o r k s ,   w h er n e t w o r k s   ca n   b m o d eled   as  g r ap h s   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   T h g r ap h   s tr u ct u r is   u s e f u ap p r o ac h   f o r   s tu d y in g   s o cial  n et w o r k s ,   w h er o b j ec t s   ( s u ch   a s   p eo p le  an d   au th o r s )   ca n   b m o d eled   as  n o d es  a n d   th e   r elatio n s h ip s   a m o n g   o b j ec ts   ca n   b r ep r esen ted   as   ed g es   co n n ec t in g   t h ese   n o d es I n   s o cia n et w o r k s   a n al y s i s ,   th g r ap h   cl u s ter i n g   [ 3 ]   is   g r ea t   to o th at  is   w id el y   u s ed   t o   p ar titi o n   th lar g n et w o r k   i n to   s ev er al  d en s e l y   co n n ec ted   co m m u n it y   s tr u ctu r es  b ased   o n   s i m ilar it y   m ea s u r es.  I n   r esu lt,  th p ar titi o n ed   s tr u ct u r es  f ac i litat e   th u n d er s ta n d in g   o f   lar g n et w o r k   v is u aliza t io n   an d   m ak i t e asier   to   b an al y ze d .     T h e   s tr ateg y   o f   th g r ap h   clu s t er in g   w as  u s ed   in   m a n y   d o m a i n s   o f   s o cial  n et w o r k   an al y s i s   in clu d i n g ,   b io lo g ical  n et w o r k s   [ 4 ] ,   c o m m u n it y   d etec t io n   [ 5 ] - [ 9 ] ,   an d   w eb s i tes   s o cial  n et w o r k s   [ 1 0 ] .   Ma in l y ,   t h er ar s ev er al  g r ap h   cl u s ter i n g   tech n iq u es,  m o s o f   th ese  tec h n iq u es  co n s id er   o n l y   t h s i m ilar it y   o f   th to p o lo g ical   s tr u ct u r es   [ 1 1 ] ,   [ 1 2 ] ,   o th er s   f o cu s   o n   t h attr ib u te s   o f   t h o f   c o n ten ts   o f   t h n o d es   [ 1 3 ] w h ile  f e w   o f   t h e m   h av co n s id er ed   b o th   ap p r o ac h es   [ 8 ] .     No w ad a y s ,   a n d   w it h   in cr ea s in g   t h in f l u e n ce   o f   t h w eb lo g s   o n   t h e   h u m an   li f es t y le   esp ec i all y   in   t h e   p er io d s   o f   th US  elec tio n s .   T h u s ,   it  is   th ti m to   d ev elo p   ap p r o p r iate  m et h o d s   th at  ar ab le  to   d etec th co m m u n it y   s tr u ct u r es  w i th in   t h ese  w e b lo g   n et w o r k s .   A s   r esu lt,   m a k e   it  ea s ier   to   v is u ali ze   an d   a n al y ze   s u ch   n et w o r k s .   I n   t h is   w o r k ,   a   n e w   g r ap h   cl u s ter i n g   m et h o d   is   p r o p o s ed   f o r   co m m u n it y   d etec tio n   in   s o cial   n et w o r k s   ca lled   Stru ct u r e - A t tr ib u te  Si m ilar it y   C l u s ter i n g   ( S A S - C lu s ter ) ,   th at  ta k in t o   th ac co u n t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 J u n 2 0 1 9   :   2 1 2 1   -   2 1 3 0   2122   s i m ilar ities   o f   th to p o lo g ical   s tr u ct u r es  an d   th n o d es  attr ib u tes.  T w o   co n ce p ts   ar in tr o d u ce d   in   th i s   p ap er   th Mea n   Gra vity   an d   th P a th   Deg r ee w h ic h   ar u s ed   to   in cr ea s th co m m u n it y   s tr u ctu r co h esi v en e s s T h co n tr ib u tio n s   o f   t h i s   p ap er   ar s u m m ar ized   b elo w :   a.   A   n e w   g r ap h   clu s ter in g   al g o r ith m   is   p r o p o s ed   w h ich   co n s id er s   th s tr u ct u r al  s i m ilar it y   an d   th n o d es  attr ib u tes.   b.   T w o   co n ce p ts   ( Me a n   Gr a v i t y   a n d   P ath   De g r ee )   ar i n tr o d u ce d   w h ich   ar e   u s ed   to   in cr ea s e   t h e   co h esi v en e s s   o f   t h s tr u ct u r o f   th cl u s ter s .          T h r em ai n i n g   s ec tio n s   o f   t h is   p ap er   ar ar r an g e d   as  f o llo w s .   Sectio n   2   i n tr o d u ce s   a   r e v ie w   o f   s o m e   m o s re c e n t   r elate d   w o r k s .   Se ctio n   3   f o cu s es  o n   t h g r ap h   c lu s ter i n g   tech n iq u e.   Sectio n   4   d escr ib es  P o liti ca l   B lo g o s p h er Net w o r k .   Sectio n   5   in tr o d u ce s   t h p r o p o s ed   m eth o d .   Sectio n   6   r ev ie w s   th e x p er i m e n tal  r es u lt s .   Fin all y ,   s ec t io n   7   co n clu d es t h is   p ap er .       2.   RE L AT E WO RK S   T h is   s ec tio n   r ev ie w s   s u m m ar y   o f   m o s r ec e n t   r elate d   w o r k s   co n ce r n i n g   th g r ap h   clu s ter in g   m et h o d s   o f   s o cial  n e t w o r k s .   T h g o al  o f   g r ap h   clu s ter in g   is   to   g r o u p   th n o d es  o f   t h e   n et w o r k   t h at  h a v e   d en s er   co n n ec tio n s   a m o n g   th e m .   So m m et h o d s   s u ch   a s   C liq u P ec u latio n   Me th o d s   C P f o cu s   o n   in ter n a l/ex ter n al  ed g co u n t i n g   [ 3 ]   w h i le  ig n o r in g   t h in t er ac tio n s   an d   v er tex   c h ar ac te r is tics ,   i n   [ 1 4 ]   th e   au th o r s   p r o p o s cliq u m eth o d   o n   co - p u r ch ased   n et wo r k   w ei g h ted   g r ap h ,   to   f i n d   m icr o - cl u s ter ,   th e   alg o r ith m   w o r k s   in   t w o   p h ases   g r ap h   p o lis h i n g   to   e n u m er ate   i n ter s ec tio n s   o f   n ei g h b o r s   a n d   cliq u e   en u m er atio n   to   co u n m a x i m u m   cliq u e s .   Ne w m a n - Gir v a n   i s   co n s id er ed   as  w ell - k n o w n   d iv i s iv e   al g o r ith m   [ 1 5 ]   f o r   co m m u n it y   d etec tio n   w h ic h   b ased   o n   t w o   m a in   s t ep s f ir s d etec ts   s o m e   ed g es   b ased   o n   b et w ee n n es s   m ea s u r th e n   s p lits   th e   n et w o r k   i n to   co m m u n itie s   b as ed   o n   th e   d etec ted   ed g es  f i n all y   it r eq u ir es b et w ee n n e s s   r ec alcu latio n   a f ter   ea c h   s p litt i n g ,   t h q u alit y   o f   t h co m m u n itie s   i s   m ea s u r ed   u s in g   th m a x i m al  m o d u lar it y .   Ho wev er ,   th e   m e th o d   i s   n o t su itab le  f o r   lar g n e t w o r k s   an d   it su f f er s   f r o m   th r eso l u t io n   li m it.    I n   A B C D   [ 6 ] ,   th e   au th o r s   in tr o d u ce d   n e w   a lg o r it h m   b ased   o n   b i - d ir ec tio n al  co n n ec t io n s   an d   n o d e s   f ea t u r es  to   d etec co m m u n it y   attr ac tiv en e s s   o f   OSN,   t h alg o r ith m   w as  v a lid ated   in   S NA P   p latf o r m   a n co m p ar ed   w it h   C NM   [ 5 ] ,   ac co r d in g   to   t h r esear c h er   AB C is   o u tp er f o r m ed   C NM   an d   it  ca n   d is co v er   s m al ler   co m m u n ities   i n   co n tr ast  w ith   C NM ,   h o w e v er ,   th m et h o d   w as  n o s h o w n   t h co m p ar at iv r es u lts   o f   th m o d u lar it y   v al u es to   p r o v its   ef f ec ti v e n ess .   T h k - p r o to t y p alg o r it h m   I SC D+   [ 1 6 ]   an   iter ati v m o d el  f o r   f a s g r ap h   cl u s ter i n g ,   th a u th o r s   in tr o d u ce   n e w   id ea   f o r   d etec tin g   co m m u n itie s ,   th al g o r ith m   i m p o s es  t w o   f ac to r s   n a m e l y   lo ca i m p o r tan ce   an d   i m p o r tan ce   co n ce n tr atio n   to   s elec t n o d es  w it h   d if f er en w ei g h ts   to   r ep r esen t c o m m u n i ties .   T h KNN - b ased   alg o r ith m s   in   [ 1 2 ]   th au th o r s   p r o p o s e   d ir ec ted   w eig h ted   g r ap h   clu s ter i n g   alg o r ith m   f o r   co m m u n i t y   d et ec tio n ,   th alg o r it h m   co n s id e r s   n et w o r k   to p o lo g y   o n l y   a n d   it  is   s ig n if ican t l y   f o cu s ed   o n   th p ath   tr av er s e d   f r eq u en c y   a n d   n ei g h b o r h o o d   n o d es,  n ev er th ele s s ,   t h m eth o d   s u f f er s   f r o m   co m p u tatio n al  co m p le x it y   s i n ce   it is   b ased   o n   k - n ea r es t n ei g h b o r s   co m p u tatio n s .   I n   [ 1 0 ]   th au th o r s   i n tr o d u ce d   n e w   ap p r o ac h   f o r   co m m u n i t y   d etec tio n   i n   s o cial  n et w o r k   w eb s i tes.   be s id es  s tr u ct u r s i m ilar it y   a   f r eq u en p atter n   m in in g   o f   n o d es  co n ten t s   w as  co n tr ib u t ed ,   th alg o r ith m   i s   i m p le m en ted   i n   f o u r   s tep s ,   p r ep r o ce s s in g ,   f r eq u en p at ter n   co m p u tin g   to   o b tain   h ar m o n io u s   g r o u p s ,   ex ten d i n g   h ar m o n io u s   g r o u p s   in to   s m al co m m u n ities ,   f i n a ll y   s m a ll  co m m u n itie s   ex p a n s io n ,   h o w e v er ,   t h e   m et h o d   s u f f er s   f r o m   s o m d is ad v an ta g es  s u c h   as,  ti m co m p lex it y   w h ic h   is   ca u s ed   b y   th e   in p u p ar a m eter s ,   a   tr ial,   an d   er r o r   c o n ce p w as  u s ed   to   d eter m in t h ap p r o p r iat p ar am eter s .   R o y   et  a l .   in   [ 1 7 ]   p r o p o s ed   g r ap h - b ased   s p ec tr al  clu s ter i n g   m o d el,   th m et h o d   u s es  n o v el  af f i n it y   m atr i x   f o r   s p atial  clu s ter in g   w it h   Ma h alan o b is   d is ta n ce ,   h o w ev er ,   th m et h o d   h as  s o m li m itatio n s ,   th e   d is tan ce   m etr ic  ca n   o n l y   m ea s u r f r o m   s i n g le  p o in t,  t h is   r e d u ce s   r esu lts   q u al it y .   J in ar at  et  a l .   in   [ 1 8 ]   h av i n tr o d u ce d   g r ap h   cl u s ter i n g   al g o r ith m   f o r   w eb   s ea r c h   r es u lts ,   th co r e   id ea   o f   th e   m e th o d   is   to   co m b in w eb   s ea r c h   r es u lt s   w it h   e x ter n al   k n o w led g d ata  f r o m   W ik ip ed ia  to   attain   b etter   clu s ter in g   q u alit y .   t h m et h o d   u s es  g r ap h - b ased   co n s tr u ctio n   f o r   tex clu s ter in g   to   co n n ec r elate d   d o cu m en ts ,   n e v er th ele s s ,   th e   s i m ilar it y   th r es h o ld   p ar a m eter   f o r   s u b g r ap h   d etec tio n   m u s t b e   in   ce r tai n   r an g e,   w h e n   th t h r es h o ld   p ar am eter   in cr ea s es,  t h cl u s ter i n g   q u alit y   d ec r ea s es.       3.   G RAP H   C L US T E R I N G   T E CH NIQU E   An   i n d ir ec t   w eig h ted   g r ap h { , , , } , G V E W  wh er e   || V is   s e o f   v er tices.  || E s et  o f   ed g e s .   || W s et  o f   ed g es  w e ig h ts .   E ac h   ed g || i eE m ap s   t w o   v er tices ( , ) ij vv to   b co n n ec ted   w it h   s p ec i f ic  w ei g h t   ij w w h er e , | | ij v v V   an d   || ij wW E ac h   v er te x   in   g r ap h   i s   a s s o ciate d   w it h   s et   o f   attr ib u te s ,   i n   s u c h   th at   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       C o mmu n ity  d etec tio n   o f p o liti ca l b lo g s   n etw o r b a s ed   o n   s tr u ctu r e - a ttr ib u te…   ( A h med   F .   A l - Mu kh ta r )   2123   ter m   1 2 3 { , , , , } n a t t r a t t r a t t r a t t r  w h er e   1 () n i i j j v v a tt r  T h p u r p o s o f   g r ap h   clu s ter i n g   i s   to   p ar titi o n   a   g r ap h   i n to   k - d is j o in s u b g r ap h s ,   d ep en d in g   o n   s o m to p o lo g ical  s tr u c tu r es   an d   attr ib u tes  s i m ilar it y   m ea s u r es,   th co m m u n i ties   s h o u ld   h av t h f o llo w i n g   asp ec ts ;     a.   Si m i lar   v er tice s   s h o u ld   b p ar ticip ated   in   s i m ilar   g r o u p ,   w h ile  t h d is s i m ilar   o n e s   s h o u ld   g o   to   d if f er en t   g r o u p s .   b.   T h v er tices  th at  b elo n g   to   th co m m u n it y   s h o u ld   b d en s el y   co n n ec ted   to   ea ch   o th er   an d   s p ar s el y   co n n ec ted   to   th o th er   v er tices   w it h i n   d if f er en t c o m m u n itie s .   T h e   g o al  o f   th e   p r o p o s ed   alg o r ith m   is   to   in tr o d u ce   w ei g h t ed   m ea s u r e.   T h u s   ca n   e f f ec tiv el y   r ef lect s   th c h ar ac ter is tic s   o f   n et w o r k   to p o lo g y   a n d   v er tices   f ea t u r es  to   s tr en g t h e n   t h s i m ilar it y   co h esi v e n es s .   T h e   s tr ateg y   o f   cl u s ter i n g   an d   th s i m ilar it y   m ea s u r w ill b d is c u s s ed   in   t h n e x t sectio n .     3 . 1 .     Co ntr a s t   co m pa ra t iv m et ho d   W - C l u s ter   [ 9 ]   is   a n   e m er g ed   alg o r ith m   o f   S A - C lu s ter ,   w h ic h   co n s id er s   b o th   s tr u ct u r e s   a n d   attr ib u te s   asp ec ts   b y   ap p l y i n g   u n if ied   d is tan ce   m ea s u r an d   n ei g h b o r h o o d   r an d o m   w al k   s tr ate g y .   T h m et h o d   u s e s   t h e   p r o b a b ilit y   o f   ed g b elo n g s   t o   th co m m u n it y   to   Me as u r lin k   s tr e n g t h   a n d   J ac ca r d   co ef f icie n t   s i m ilar i t y   t o   esti m ate  co n ten t   s i m ilar it y .   E v en t u all y ,   W - cl u s ter   ca n   a u t o m a ticall y   lear n   t h d eg r ee   o f   b o th   to p o lo g ical   s i m ilar ities   an d   attr ib u te   s i m il ar it y   t h r o u g h   u tili zi n g   t h p r o b ab ilit y   tr a n s it io n   m atr i x   to   b u ild   u n if ied   d is ta n ce   m ea s u r e.   T h m eth o d   p ar titi o n   lar g g r ap h   i n to   n u m b er s   o f   clu s ter s .     3 . 2 .     E v a lua t i o m ea s ure s   T o   ev alu ate  th e   cl u s ter s   q u alit y   r es u lts   o f   th S A S - C lu s ter ,   t w o   e v al u atio n   m ea s u r e s   ar u s ed   f o r   th i s   p u r p o s e;  Den s it y   [ 1 ]   an d   E n t r o p y   [ 1 9 ] .   B o th   m ea s u r es  h a v th f o llo w in g   d ef i n it io n s .   Den s i t y   m ea s u r is   u s ed   to   esti m ate  t h s tr u c tu r al  clo s en es s   to   ea ch   cl u s ter .   Den s it y   is   d en o ted   in   E q u at io n   ( 1 ) .       1 1 ( , ) ( { } ) || k k mn cc c vv D e n s i t y v E   ( 1 )     w h er i s   n u m b er   o f   clu s t er s   { 1 , 2 , 3 , , } k c v r ep r esen ts   th e   n u m b er   o f   v er tices  b elo n g s   to   t h ce r t ain   clu s ter .   , mn vv ar t w o   v er tices,  , | | mn v v V an d   ( , ) m n c v v v .   ( , ) mn vv   r ep r esen ts   an   ed g e || E .   E n tr o p y   m ea s u r i s   u s ed   to   d eter m in t h r ele v an ce   o f   at tr ib u tes  a m o n g   v er tices  i n   ea ch   cl u s ter .   E n tr o p y   ca n   b d ef i n ed   in   E q u atio n   ( 2 )   an d   E q u atio n   ( 3 ) .     1 11 1 || ( { } ) ( , ) || mk k a c i c c i m ci al l wv V E a c v V w               ( 2 )     2 1 ( , ) l o g ( ) nc i c i n c i n n E a c v P P     ( 3 )     w h er i   is   t h e   n u m b er   o f   cl u s t er s   in   t h r an g { 1 , 2 , 3 , , } k ac   is   t h e   attr i b u te  v alu e   at  i n d ex   n u m b er   i n   r an g t h [ 1 , 2 , 3 , , ] m n   is   t h attr ib u te   v al u es.  m n c   is   n u m b er   o f   a t tr ib u te  v a l u e s .   c in P   is   th e   p er ce n tag o f   cl u s ter   v er tices t h at  h a v th n   attr ib u te  v al u o n   ac       4.   P O L I T I CA L   B L O G O SPH E RE   NE T WO RK   T h p o liti ca w eb - b lo g s   h a v p lay ed   an   i m p o r tan r o le   in   U P r esid en tial  E lectio n s   s i n ce   th y ea r   o f   2 0 0 0   an d   af ter ,   an d   it  i s   g ai n e d   m o r in f l u en ce   at  t h 2 0 0 4   US  P r esid en tial  E lectio n s .   Fir s t,  th e   b lo g   ca n   b u n d er s to o d   as  a n   i n f o r m atio n a l   w eb s ite  p lace d   o n   W o r ld   W id W eb   W W W   w h ich   is   d ev o ted   to   p u b lis h in g   d iar y - s t y le  te x t o r   p o s ts ,   s o m e ti m e s   co n tai n s   li n k s   to   o th er   web s ites .   A cc o r d in g   to   A d a m ic  et  a l .   i n   [ 2 0 ]   th y ea r   2 0 0 4   d em o n s tr a ted   r ap id   in cr ea s i n   t h p o p u lar it y   o f   b lo g s ,   ac co r d in g l y ,   t h s i g n i f i ca n f r ac tio n   o f   i n ter n et  tr af f i w a s   d ir ec ted   to   th e s b lo g s .   Ho w e v er ,   th er i s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 J u n 2 0 1 9   :   2 1 2 1   -   2 1 3 0   2124   9 o f   in ter n et  u s er s   ac k n o w le d g ed   th at  t h e y   r ea d   p o liti ca b l o g s   d u r i n g   U P o liti ca C a m p io n .   T h er ef o r e,   th w eb lo g s   m a y   b f o llo w ed   b y   a   s m all  n u m b er   o f   r ea d er s   b u t it s   in f l u en ce   e x te n d s   b e y o n d   t h at.   T o   d is co v er   th b eh av io r   o f   B lo g o s p h er n e t w o r k ,   A d a m ic  et   a l .   in   [ 2 0 ] ,   h av a n al y ze d   t h lan d s ca p o f   m o s in f l u en tial  p o li tical  b lo g s   in   t w o   m o n t h s   b ef o r th US  P r esid en tial  E le ctio n s .   T h an al y s i s   w a s   b ased   o n   th to p ics  o f   th d is cu s s io n   an d   li n k i n g   s tr u ctu r a m o n g   b lo g s .   T h to p   4 0   in f lu e n tia b lo g s   w er co n s id er ed   an d   ad d ed   t o   th o r ig i n al   lis t.    A cc o r d in g   to   A d a m ic  et  a l .   s et  o f   UR L s   w as  g a th er ed   f r o m   s ev e n   o n li n w eb lo g   d ir ec to r ies  in cl u d in g ,   eT alk in g Hea d ,   B lo g C ata lo g ,   C a m p ai g n L in e,   a n d   B lo g ar a m a.   E ac h   U R L   r ep r esen t s   t h p o liti ca l   w eb lo g .   o n e - d a y   s n ap s h o i s   tak e n   f o r   U R L s ,   f o r   ea ch   d o w n lo ad ed   p ag e,   th e   citatio n   was   co n s id er ed ,   an d   an y   n e w l y   d is co v er ed   p ag w a s   ad d ed   to   th lis t.   Nex s tep ,   f o r   all  th d is co v er ed   b lo g s ,   th citatio n s   ar co u n ted   u p ,   if   th d is co v er ed   p ag w as  cited   f o r   1 7   tim es  o r   m o r e,   th en ,   it s   o r ien tatio n   is   lab eled   m an u all y   d ep en d i n g   o n   b lo g r o lls   an d   p o s ts   an d   ad d ed   to   th o r i g in a li s t.  T h f i n al  s et   co n s i s ts   o f   1 4 9 4   b lo g s ,   d iv id ed   in to   7 5 9   lib er als   an d   7 3 5   co n s er v ati v e   b lo g s .   T h p atter n   i n   w h ic h   t h b lo g s   ar li n k ed   to g et h er   w a s   d o n e,   b y   co u n ti n g   t h n u m b er   o f   p o s ts   i n   s u ch   th a t   ea ch   b lo g   cites   to   an o th er   b lo g   is   co u n ted   as  a n   ed g b etw ee n   th t w o   b lo g s .   Ho w e v e r ,   th lin k   w a s   n o t   d u p licated   if   t h b lo g   w as c ite d   b y   an o t h er   b lo g   m o r th a n   o n ce   w it h in   t h s a m p o s t.           Fig u r 1 .   T h co m m u n it y   s tr u ctu r es o f   t h p o liti ca b lo g s   e x tr ac ted   f r o m   [ 2 0 ] .   T h co lo r s   r ef lect  p o liti ca o r ien tatio n s ,   t h r ed   f o r   co n s er v ati v es,  t h b lu f o r   lib er als,  t h co lo r   p u r p le  f r o m   co n s er v a tiv es to   lib er als  an d   th co lo r   o r an g f r o m   l ib er als to   co n s er v ati v e s       Fin all y ,   th a u th o r s   co n cl u d e d   n et w o r k   d escr ip tio n ,   in   s u ch   th at,   ea ch   p o liti ca lear n i n g   is   m o r lik el y   to   tal k   ab o u ce r tain   to p ics,  o n ca n   n o tice  a n   in ter esti n g   p atter n   w h ich   i s   co n s er v ati v b lo g g er s   ten d   to   lin k   to   o th er   co n s er v a tiv b lo g s   an d   it is   m o r d en s el y   lin k ed   ( T ab le  1 ) .       Ta b le  1 .   Fre q u en tl y   u s ed   I te m s   an d   th eir   D e s cr ip tio n s   S y mb o l s   D e scri p t i o n   mn vv   V e r t i c e s w i t h   a   d i r e c t   c o n n e c t i o n   mn vv   V e r t i c e s w i t h   a n   i n d i r e c t   c o n n e c t i o n      mn vv   D i sco n n e c t e d   v e r t i c e s   () m dv   N u mb e r   o f   t i e s c o n n e c t e d   t o   v e r t e x   m   () m cv   C l o se n e ss c e n t r a l i t y   t o   v e r t e x   j   S   T o p o l o g i c a l   st r u c t u r e   si mi l a r i t y   A   a t t r i b u t e   s i mi l a r i t y           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       C o mmu n ity  d etec tio n   o f p o liti ca l b lo g s   n etw o r b a s ed   o n   s tr u ctu r e - a ttr ib u te…   ( A h med   F .   A l - Mu kh ta r )   2125   5.   T H E   P RO P O SE M E T H O D   5 . 1 .     B lo ck   dia g ra m   I n   Fig u r 2   w ca n   s ee   t h S AS - C l u s ter   b lo ck   d iag r a m .           Fig u r 2 .   SAS - C l u s ter   b lo ck   d iag r a m       5 . 2 .     SAS - c lus t er     Gr ap h icall y ,   s o cial  n et w o r k s   ca n   b m o d eled   as   co m p le x   n et w o r k s ,   w h er b o t h   n e t w o r k   to p o lo g y   an d   v er te x   p r o p er ties   ca n   b co n tain ed .   T h r elatio n s h i p   a m o n g   v er tice s   is   r ep r ese n ted   as  ed g e s .   T h e   p r o p o s ed   SA S - C lu s ter   alg o r it h m   ac h ie v es t h f o llo w i n g   p r o p er ti es:    a.   T h v er tices  w i th i n   th s a m clu s ter   ar clo s to   ea c h   o th er   co n ce r n in g   t h s tr u ct u r a s i m ilar it y   a n d   d is s i m ilar   to   o th er   v er tices o u t s id th cl u s ter .     b.   v er tices  i n   th s a m clu s ter   ar clo s to   ea ch   o th er   in   ter m s   o f   attr ib u te  s i m ilar it y   a n d   f ar   f r o m   ea ch   o th er   a m o n g   th d i f f er en t c l u s ter s .   T h co r id ea   is   to   d ef i n th Gr av it y   f ac to r ,   to   id en tify   t h p o w er   o f   th e   r elatio n s h ip   co n ce r n i n g   ea ch   p air   o f   d ir ec tl y   co n n ec te d   v er tices in   t h to p o lo g y   o f   t h s tr u ct u r e.   Def ini t io 1   ( Gra vity  F a cto r ) .   I n   th i n d ir ec w ei g h ted   g r ap h ,   th r elatio n   b et w ee n   t wo   d ir ec tly   co n n ec ted   v er tices e x p o s es t h s tr en g t h   o f   t h r elatio n s h ip .   L et  m v an d   n v   ar t w o   d ir ec tl y   co n n ec ted   v er tices.   () m dv is   th d eg r ee   o f   t h v er tex m v () i cv is   co n s id er ed   th clo s e n es s   m ea s u r o f   i v ,   w h ich   r e f er s   to   th e   in v er s s u m   o f   all  s h o r test   p ath s   a m o n g   i v an d   all  o th er   v er ti ce s   in   t h g r ap h mn w   is   th w ei g h ass o ciate d   w it h   t h ed g ( , ) mn e v v .   Th Gr av it y   Fa cto r   is   d ef in ed   in   E q u a tio n   ( 4 ) .     () 1 () ( , ) l n 1 * , () m m m n m n m n dv j dv g v v w v v cj          ( 4 )     Def ini t io 2   ( Mea n   Gra vity ) .   L et  m v an d         ar t w o   d ir ec tl y   co n n ec ted   v er tices.  Me a n   g r a v it y   ca n   b d ef in ed   in   E q u atio n   ( 5 ) .     ( , ) ( , ) ( , ) , 2 m n n m m n m n g v v g v v m v v v v    ( 5 )     w h er   (           )     (           ) ,   th u s   o n ca n   d eter m i n w h ich   v er te x   is   m o r i m p o r tan t.    Def ini t io 3   ( P a th   Deg r ee ) .   Let  m v an d         ar t w o   in d ir ec tl y   co n n ec ted   v er tices.  Fo r   g i v en   p at h   ( , , , , , ) 12 v v v v v m m m m i n ,   p ath   d eg r ee   ca n   b d ef in ed   in   E q u atio n   ( 6 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 J u n 2 0 1 9   :   2 1 2 1   -   2 1 3 0   2126   ( , ) ( , ) , n m v m n m n m n v p v v g v v v v    ( 6 )     w h er p ath   is   ta k e n   in to   ac co u n t a s   t h w ei g h ted   s h o r test   p at h   b et w ee n   p air   o f   in d ir ec tl y   co n n ec ted   v er tice s .     Stru ct u r al/ A ttrib u te  Si m ilar i t y   ( SAS),   in   th e   p r o p o s ed   m et h o d ,   th J ac ca r d   s i m ilar it y   co e f f icien is   ad o p ted   t o   co m p u te  t h s i m ila r it y   m ea s u r e,   as d e f in ed   i n   E q u atio n   ( 7 ) .     || ( , ) XY s im X Y XY     ( 7 )     w h er , XY   ar v er tices,  , | | X Y V ,   J ac ca r d   s i m i lar it y   in   th e q u atio n   ( 7 )   is   w e ll - k n o w n   s i m ilar i t y   m ea s u r e,   th er e f o r e   it  h as  b ee n   u s ed   to   f in d   o u t h r elev a n c a m o n g   v er tices.  T h er ar tw o   m a in   s i m ilar it y   ca lcu latio n s   ar tak e n   i n to   ac co u n t.  Dir ec tl y   co n n ec tio n   E q u atio n   ( 8 ) .   T o   ca lcu late  th s i m ilar it y   b et w ee n   a   p air   o f   d ir ec tly   co n n ec ted   v er t ices.     11 ( , ) , mn mn m n m n vv m i n j m n ij w s im v v v v w w w       ( 8 )     w h er e , | | . mn v v V mi w is   th w ei g h o f   t h e d g e   b et w ee n   t h v er te x m v an d   all S i v er tices  th at  ar d ir ec tl y   co n n ec ted   to m v nj w   is   t h w ei g h t   o f   t h ed g e   b et w ee n   t h v e r tex n v an d   all S j v er tice s   t h at  ar d ir ec tl y   co n n ec ted   to   n v an d mn w is   t h as s o ci ated   w ei g h o f   th e   ed g e   ( , ) mn e v v .   I n d ir ec tl y   co n n ec tio n   E q u atio n   ( 9 ) .   T h s i m ilar it y   is   ca lc u lated   b ased   o n   th s h o r test   p ath   b et w e en m v an d   n v .     1 ( , ) ( , ) , n m v m n l l m n lv s i m v v s i m v v v v      ( 9 )     w h er , | | v v V mn r ep r esen t th s i m ilar it y   b et w ee n   t w o   i n d ir ec tl y   co n n ec ted   v er tices.   Af ter   o b tain i n g   t h Me a n   G r av it y   E q u a tio n   ( 5 )   an d   P ath   Deg r ee   E q u atio n   ( 6 ) ,   th s tr u ct u r al   s i m ilar it y   i s   d ef i n ed   in   E q u at i o n   ( 1 0 ) .     ( , ) ( , ) , ( , ) ( , ) ( , ) , 0 ,                                                           m n m n m n m n S m n m n m n mn s im v v m v v v v s im v v s im v v p v v v v vv    ( 10 )     Nex t,  t h v er tices  at tr ib u tes   ar co n s id er ed .   E ac h   v er te x   is   ch ar ac ter ized   b y   m u ltip le  attr ib u tes.   Ob tain i n g   attr ib u te   s i m ilar i t y   in cr ea s es   t h co h e s i v en e s s   a m o n g   v er tice s .   A ttrib u tes  v al u e s   ca n   b eit h er   1   o r   0   r ef lect  th ap p ea r an ce   o r   d is ap p ea r an ce   o f   t h at  attr ib u te  at   ce r tain   v er te x .   T h m at h e m atica f o r m u lat io n s   o f   th attr ib u te  s i m ilar it y   ar d ef i n ed   in   E q u atio n   ( 1 1 )   an d   E q u atio n   ( 1 2 ) .     1 ,     ,           ( , ) 0 ,                                                                     th mn mn if v v h a v e v a lu e o n i a tt r vv o th e r w is e   ( 11 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       C o mmu n ity  d etec tio n   o f p o liti ca l b lo g s   n etw o r b a s ed   o n   s tr u ctu r e - a ttr ib u te…   ( A h med   F .   A l - Mu kh ta r )   2127   || 1 || 1 1 ( , ) ( , ) ( , ) ,       n m m n m ai i mn m aj m n A j v l l A m n l lv v v w vv w sim v v sim v v v v a n d v V    ( 12 )     w h er , | | mn v v V m is   t h n u m b er   o f   attr ib u tes  a s s o ciate d   w i th   m v a w r ep r e s en t s   t h attr ib u te  v al u u s u al l y   eit h er   0   o r   1 .   B y   co m b in i n g   E q u atio n   ( 1 0 )   an d   E q u at io n   ( 1 2 )   th f i n al  m at h e m atica l d escr ip tio n   o f   t h e   s tr u ct u r attr ib u te   s i m i lar it y   i s   d ef in ed   in   E q u a tio n   ( 1 3 ) .     ( , ) ( , ) ( , ) m n m n s m n A S A S v v s i m v v s i m v v    ( 13 )     w h er e ( , ) mn S A S v v is   th s tr u ctu r attr ib u te  s i m ilar it y   b et w ee n   p air   o f   v e r tices m v an d n v .     5 . 3 .     Alg o rit h m   de s cr iptio n   Af ter   o b tain in g   f i n al  s i m ilar it y   v al u e   a m o n g   v er tice s ,   b y   a p p ly i n g   E q u atio n   ( 1 3 ) .   n o w   o n ca n   g e t   th d is ta n ce   v alu a m o n g   v er t ices  w h ich   i s   d ef i n ed   i n   E q u a tio n   ( 1 4 ) ,   b u f ir s t,  t h s i m ilar it y   v alu h a s   to   b n o r m alize d   to   b in   th r a n g e   o f   [ 0 ,   1 ] .     1 ( ) ( , ) ,                     mn mn n o r m S A S S A S D v v vv    ( 14 )     ( , ) mn S A S D v v is   th Di s ta n ce   v al u b et w ee n   th t w o   v er tice s   m v   an d   n v ( ) 0 m dv   an d ( ) 0 n dv .   I n   p r io r ,   th e   n u m b er   o f   ce n t r o id s   k   ar s elec ted   r a n d o m l y ,   at   ea ch   iter atio n   t h ese   ce n tr o id s   ar e   u p d ated ,   th r est o f   v er tice s   ar ass i g n ed   to   th n ea r est ce n tr o id   b ased   o n   m i n i m u m   d is ta n c e.         A l g o r i t h m   1 .   S A S - C l u st e r   In p u t u n d i r e c t e d ,   w e i g h t e d *   a n d   m u l t i - a t t r i b u t e   G r a p h   G ,   c l u st e r n u m b e r k ,   t h e   w e i g h t   f a c t o r ,   max   i t e r a t i o n   n u mb e r M A X   Ou t p u t 12   , , k k c l u s t e r s C C C   1.   In i t i a l i z a t i o n :   v e r t i c e s 1 { } 0 n ii v ,   d i s t a n c e [ ] [ ] 0 ij D v v ,   v e r t i c e a t t r i b u t e s ,1 [ ] 0 m i w a t t r j j v 1   [ ] 0 C l u s t e r S e n t r o i d   2.   G ra p h   c re a t i o n     2 . 1 .   Ad d   v e rt e x :         I f   N e w N o d e n o t   i n   v e r t i c e s {} i v             Ve rt i c e s {} i v N e w N o d e         En d   i f       2 . 2 .   Ad d   E d g e         I f   , ij vv i n   v e rt i c e s {} i v           C re a t e   ( , ) ij vv l i n k   &   ( , ) ji vv l i n k         En d   i f   3 .       S i m i l a r i t y   c o m p u t a t i o n :       Fo e a c h   v e rt e x   i v & j v i n   || V w h e re ij           ( , ) ( , ) ( , ) i j i j s i j A S A S v v s i m v v s i m v v          ( , ) 1 ( ( , ) ) i j i j S A S D v v N o r m S A S v v       En d   f o r   4.   S A S - C l u s t e r       S e l e c t   k   r a n d o m l y   f r o m   v e rt i c e s || V a s i n i t i a l   c e n t r o i d f o r 12 ,, k C C C       [ ] ( ) k C l u s t e r S e n t r o i d k c       Wh i l e   n o t   e n d   O t h e re   i s   n o   c h a n g e   i n   t h e   MI N   d i s t a n c e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 J u n 2 0 1 9   :   2 1 2 1   -   2 1 3 0   2128         Fo e a c h       | | j v i n V           [ ] m i n { ( , ) } ij C l u s t e r j D i j f o r   a l l   c e n t r o i d s   1 ik         En d   f o r         Fo e a c h   c l u s t e r , i i k           I f   t h e   S U M   o f   d i s t a n c e i s m i n i m u m             U p d a t e   [] C l u s t e r S e n t r o i d i           En d   i f         En d   f o r       En d   W h i l e   R e t u rn   12   , , k k c l u s t e r s C C C     I n itiall y   an d   r eg ar d i n g     Fig u r e   2 ,   SA S - C l u s ter   al g o r ith m   r eq u ir e s   t w o   p r ed eter m i n e d   p ar am eter s   α   a n d   n u m b er   o f   clu s ter s   k.   at  s tep   o n alg o r ith m   r ea d s   th r a w   d ata  to   cr ea te  th n et w o r k   a n d   d eter m i n es  t h n u m b er   o f   attr ib u te s   ass o ciate d   w it h   ea c h   v er tex .   S tep   t w o   m u ltip le  p at h s   a m o n g   n o d es  ar co n s id er ed ,   m an y   c alcu latio n s   m u s t   b in s u r ed ,   Me an   Gr av it y   E q u ati o n   ( 5 )   an d   P ath   Deg r ee   E q u atio n   ( 6 ) ,   ar r eq u ir ed   to   estab l is h   S AS  s i m ilar i t y   ca lcu latio n s   as  i n   E q u atio n   ( 1 3 ) ,   Dis tan ce   v alu e s   a m o n g   ea ch   co u p le  o f   v er tice s   i n   E q u atio n   ( 1 4 )   ar e   co m p u ted   b ased   o n   S AS  s i m i lar it y   r es u lts .   All  d ata  m u s b s to r ed   in   th d atab ase.   Step   f o u r   an d   r e g ar d in g   th n u m b er   o f   k   an d   d is tan ce   v alu e s ,   th co m m u n itie s   ar ex tr ac ted   f r o m   th o r ig i n al  g r ap h .   Fin a ll y ,   an d   co n ce r n i n g   t h E q u atio n s   ( 1 ) ,   ( 2 )   an d   ( 3 ) ,   th r esu lts   ar ev al u ated   u s in g   De n s it y   an d   E n tr o p y .       6.   E XP E R I M E NT A L   RE SUL T S   I n   th i s   s ec t io n ,   ex ten s i v ex p e r i m en ts   ar p er f o r m ed   to   ev a l u ate  t h p er f o r m a n ce   o f   t h S AS - C l u s ter   m et h o d .   A l e x p er i m e n ts   ar c o n d u cted   o n   P C   w it h   W i n d o w s   1 0   P r o   6 4   b it,  an   i7 - 6 7 0 0   HG  C P ( 2 6 0   GHz ,   an d   1 6   GB   R A M.   T h p r o g r a m m in g   e n v ir o n m e n t i s   P y th o n   3 . 6 . 2   ( MSC   v . 1 9 0 0   3 2   b it ( I n tel) ) .       6 . 1 .     Da t a s et   P o liti ca B lo g s   Data s et,   as  r ea n et w o r k   d ataset,   w h ic h   is   u s ed   to   f o r   th ev a lu at io n   an d   an al y zi n g   th p r o p o s ed   m et h o d .   T h d at aset  is   b ased   o n   b lo g - b lo g   co n n ec tio n   [ 2 0 ] I co n s is ts   o f   1 , 4 9 0   n o d es  an d   ea ch   n o d co n tai n s   a n   a ttrib u te s   d escr ip tio n   to   c h ar ac ter ize  it s   p o liti ca lear n i n g ,   w h ich   is   ei th er   co n s er v ati v o r   d em o cr at.       6 . 2 .     Resul t s     T h p r o p o s ed   SA S - C l u s ter   alg o r ith m   i s   ex ten s i v el y   e v alu a ted   w it h   th s tate - of - a r m et h o d     W - clu s ter   [ 9 ]   th r o u g h   w e ll - k n o w n   e v al u ati n g   m ea s u r e s ,   Den s i t y ,   a n d   E n tr o p y .   T h d en s it y   as   g iv e n   i n   Eq u atio n   ( 1 ) ,   r ef lect s   t h e x te n o f   h o w   ti g h s tr u ct u r i s   co n n ec ted   a m o n g   v er tice s   i n   ea c h   cl u s ter ,   th e   h i g h er   d en s it y   v a lu r e f lects  th co m m u n it y   s tr u ct u r co h esi v e n e s s .   T h e n tr o p y   t h at  is   d escr i b ed   in   E q u atio n   ( 2 )   an d   E q u atio n   ( 3 ) ,   w h ic h   is   u s ed   to   r ate   th attr ib u te  r elatio n s h ip   a m o n g   v er tice s ,   lo w   e n t r o p y   r ef lect s   b etter   r elev an ce   a m o n g   v er tice s   i n   ea ch   clu s ter .   Fi g u r 3   an d   F ig u r e   4   s h o w   th p er f o r m an ce   o f   S A S - C l u s ter   co n c er n i n g   Den s it y   an d   E n tr o p y ,   w h er t h n u m b er   o f   cl u s ter s   3 , 5 , 7 , 9 k . is   s e i n   t h r an g [ 0 ,   1 ]   an d   1   .   T h alg o r ith m   i s   r u n   f o r   at  least th r ee   iter atio n s .     Fig u r 3 ,   r ev ie w s   t h d en s it y   v al u es.  W h e n   s e tti n g to   0   th d en s i t y   v al u is   t h lo w e s t,  th i s   b ec au s o f   th s i m ilar it y   o f   t h s tr u ct u r al  to p o lo g y   i s   n o tak en   in to   ac co u n t.  A 3 k th d e n s it y   v al u es  d ec lin es  w h en       is   s et  to   0 . 6   o r   0 . 7 .   A t 5 , 7 , 9 k   an d   0 . 5 th d en s it y   v al u es  d r o p s   d o w n .   Fig u r 4 ,   r ev ie w s   th e n tr o p y   v alu e s ,   th b est - g iv e n   v a lu e s   w h e n   α   eq u al  to   0 ,   s in ce   th a lg o r ith m   i s   r u n   b ased   o n   th e   attr ib u te  s i m ilar it y   o n l y .   I n   co n tr as t,  w h en   α   eq u al  to   1   t h g i v en - v al u es  i s   t h w o r s t h i s   b ec au s t h at tr ib u te  s i m ilar it y   i s   n o ta k en   i n to   t h ac co u n t.  A 3 , 5 , 7 , 9 k th b es g iv e n - r es u lts   w h en is   s et  to   0 . 5   o r   0 . 8 .   W h ile  th q u alit y   o f   t h r es u lts   te n d s   to   d ec r ea s w h en 0 . 8 As  ill u s tr ated   in   Fi g u r 3   an d   Fig u r 4 ,   th b est p er f o r m an ce   f o r   S A S - C l u s ter   w h en is   eith er   0 . 5   o r   0 . 8 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       C o mmu n ity  d etec tio n   o f p o liti ca l b lo g s   n etw o r b a s ed   o n   s tr u ctu r e - a ttr ib u te…   ( A h med   F .   A l - Mu kh ta r )   2129       Fig u r e   3 .   I m p ac f ac to r   α   o n   t h p o liti ca l b lo g .     C lar if ie s   Den s it y   r es u lts   f o r   S AS - C l u s ter       Fig u r 4 .   I m p ac f ac to r   α   o n   t h p o liti ca l b lo g .     C lar if ies E n tr o p y   r es u lt s   f o r   S AS - C l u s ter       T o   s h o w   t h e f f ec tiv e n es s   o f   th p r o p o s ed   m et h o d ,   SA S - C lu s ter   is   co m p ar ed   w it h   th e   s tate - of - ar t   m et h o d ,   W - clu s ter .   B o th   m eth o d s   ar test ed   f o r   f ix ed   n u m b er   o f   clu s ter s   3 , 5 , 7 , 9 k an d is   s et   to   0 . 5 .   Fig u r 5   an d   Fi g u r 6   ill u s tr at th co m p ar is o n   r e s u l ts   o f   t h e   d en s it y   an d   t h en tr o p y   r esp e ctiv el y   f o r   ea ch   o f   S AS - C l u s ter   a n d   W - cl u s ter .   A ll  r es u lt s   h a v s h o w n   th at  S A S - C lu s ter   o u tp e r f o r m ed   W - C l u s ter   co n ce r n i n g   t h d en s it y   a n d   th e   en tr o p y   m ea s u r es.           Fig u r e   5 .   Den s it y   co m p ar is o n   v alu e s   o n   p o liti ca l b lo g s       Fig u r e   6 .   E n tr o p y   co m p a r i s o n   v alu e s   o n   p o liti ca l b lo g s       7.   CO NCLU SI O N   No w ad a y s ,   s o cial  n et w o r k s   h av b ec o m m o r i n f l u e n tial  in   in d i v id u al s   o p in io n ,   d ec is io n s ,   an d   th eir   li f e s t y le.   T h er ef o r e,   an d   w it h   th e   ac ce ler ated   i n cr ea s i n   s o cial  n et w o r k s   d ata,   it   is   i m p o r ta n to   ad o p m o r r eliab le  g r ap h   clu s ter i n g   m e th o d s   f o r   co m m u n it y   d etec tio n .   I n   th is   p ap er ,   g r ap h   clu s ter i n g   m et h o d   f o r   co m m u n it y   d etec tio n   i s   p r o p o s ed .   T h m et h o d   in tr o d u ce s   t w o   co n ce p ts ,   Gr a v it y   d eg r ee   an d   P ath   d eg r ee ,   to   in cr ea s t h s tr u ct u r al  s i m il ar ities   w it h i n   t h d etec ted   co m m u n itie s .   I n   ad d itio n ,   t h ad o p ted   m et h o d   co m b i n es  s tr u ct u r al  s i m ilar iti es  w i th   t h m u ltip le  attr ib u te s   o f   n o d es  to   attain   m o r co h esiv e n es s   s i m ilar it y .   T h ex p er i m e n tal  r e s u l ts   h a v s h o w n   th at   S AS - C l u s ter   is   b etter   th a n   W - cl u s ter   ac co r d in g   to   De n s it y   a n d   E n tr o p y   e v al u atio n   m ea s u r es.       RE F E R E NC E S     [1 ]   P .   M r u ty u n jay a ,   e a l . S o c ial  Ne tw o rk in g ,   Bo o k   o f   S p rin g e In ter n a ti o n a P u b li s h in g ,   v o l .   6 5 ,   p p .   4 5 - 8 3 ,   2 0 1 4 .   [2 ]   S .   S .   El isa ,   G ra p h   Clu ste ri n g ,   Co mp u ter   S c ien c e   Rev iew v o l.   1 ,   p p .   2 7 - 64 ,   2 0 0 7 .   [3 ]   F .   S a n t o   a n d   H .   Da rk o ,   Co m m u n it y   d e tec ti o n   in   n e tw o rk s:  A   u se g u id e ,   Ph y sic Rep o rts v o l.   6 5 9 ,    p p .   1 - 4 5 ,   2 0 1 6 .   [4 ]   G irv a n   M .   a n d   Ne wm a n   M .   E. ,   Co m m u n it y   stru c tu re   in   so c ial   a n d   b i o lo g ica n e tw o rk s ,   Pro c e e d in g o th e   n a ti o n a a c a d e my   o sc ien c e s ,   v o l .   9 9 ,   p p .   7 8 2 1 - 7 8 2 6 ,   2 0 0 2 .   [5 ]   Clau se t ,   e a l . F i n d i n g   c o m m u n it y   stru c tu re   in   v e r y   larg e   n e t w o rk s,   Ph y sic a re v iew E ,   v o l.   7 0 ,   p p .   1 - 6 ,   2 0 0 4 .   0 0 .1 0 .2 0 .3 0 .4 0 .5 0 .6 0 .7 0 .8 0 .9 0 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 0 . 9 1 D E NS IT Y Α L P H A   k   =   3   =   5 k   =   7 k   =   9 0 0 .1 0 .2 0 .3 0 .4 0 .5 0 .6 0 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 0 . 9 1 E NT R O P Y A L P H A   k   3   k   5 k   7 k   9 0 0 .1 0 .2 0 .3 0 .4 0 .5 0 .6 0 .7 0 . 8 0 .9 3 5 7 9 D e n s i t y No o f   c l u s t ers   k S A S - C l u s t e r W - c l u s t e r 0 0 .1 0 .2 0 .3 0 .4 0 .5 0 .6 0 .7 0 .8 0 .9 3 5 7 9 E n t ro p y N o o f   c l u s t ers   k S A S - C l u s t er W - c l u s t er Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 J u n 2 0 1 9   :   2 1 2 1   -   2 1 3 0   2130   [6 ]   L iu ,   e a l . ,   W e ig h ted   G r a p h   Clu ste rin g   f o Co m m u n it y   De tec ti o n   o f   L a r g e   S o c ial  Ne t w o rk s,   Pro c e d ia   Co m p u ter   S c ien c e ,   v o l.   3 1 ,   p p .   8 5 - 9 4 ,   2 0 1 4 .   [7 ]   L a m b io tt e ,   e a l . Ra n d o m   W a lk s,  M a rk o v   P r o c e ss e a n d   th e   M u lt isc a le  M o d u lar  Org a n iza ti o n   o f   Co m p lex   Ne tw o rk s,   IEE T ra n s a c ti o n s o n   Ne two rk   S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g ,   v o l.   1 ,   p p .   7 6 - 9 0 ,   2 0 1 4 .   [8 ]   Bo o b a la n ,   e a l . G ra p h   c lu st e rin g   u sin g   k - Ne ig h b o u r h o o d   A tt rib u te  S tru c t u ra sim il a rit y ,   Ap p l ied   S o f t   Co mp u t in g ,   v o l .   4 7 ,   p p .   2 1 6 - 2 2 3 2 0 1 6 .   [9 ]   Ch e n g ,   e a l . Clu ste ri n g   L a rg e   A tt rib u ted   G ra p h s:  A   Ba lan c e   b e tw e e n   S tru c t u ra a n d   A tt rib u te  S i m il a rit ies ,   ACM   T ra n sa c ti o n o n   Kn o wled g e   Disc o v e ry   fro m Da ta ,   v o l.   5 ,   p p .   1 - 3 3 ,   2 0 1 1 .   [1 0 ]   M o o sa v i ,   e a l . Co m m u n it y   d e tec ti o n   i n   so c ial  n e tw o rk u sin g   u se f re q u e n p a tt e rn   m in in g ,   Kn o wled g e   a n d   In fo rm a t io n   S y ste ms ,   v o l.   5 1 ,   p p .   1 5 9 - 1 8 6 ,   2 0 1 7 .   [1 1 ]   Ch e n ,   e a l . S tu d y   o n   sim il a rit y   b a se d   o n   c o n n e c ti o n   d e g re e   in   s o c ial  n e tw o rk ,   Clu ste Co mp u t i n g ,   v o l.   2 0 ,   p p .   167 - 1 7 8 ,   2 0 1 7 .   [1 2 ]   P a rim a la ,   e a l . ,   K - Ne ig h b o u rh o o d   S tr u c tu ra l   S im il a rit y   A p p ro a c h   f o S p a ti a l   Clu ste rin g ,   I n d ia n   J o u r n a l   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l.   8 ,   2 0 1 5 .   [1 3 ]   T ian ,   e a l . Eff icie n a g g re g a ti o n   f o g ra p h   su m m a riz a ti o n ,   Pro c e e d in g o t h e   2 0 0 8   A CM   S IGM OD   in ter n a t io n a l   c o n fer e n c e   o n   M a n a g e me n o d a t a     -   S IGM OD   '0 8 ,     p p .   5 6 7 - 5 8 0 ,   2 0 0 8 .   [1 4 ]   Ya m a z a k i ,   e a l . W e ig h ted   M icr o - Clu ste ri n g A p p li c a ti o n   to   Co m m u n it y   De tec ti o n   in   L a rg e - S c a le  Co - P u rc h a sin g   Ne tw o rk w it h   Us e A tt rib u tes ,   Pro c e e d in g o f   th e   2 5 t h   I n ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   Co mp a n i o n   o n   W o rl d   W id e   W e b ,   p p .   1 3 1 - 1 3 2 2 0 1 6 .     [1 5 ]   Ne wm a n   M .   E.   a n d   G irv a n   M . ,   F in d in g   a n d   e v a lu a ti n g   c o m m u n it y   stru c tu re   in   n e tw o rk s,   Ph y sic a Rev iew  E ,   v o l .   6 9 ,   p p .   0 2 6 1 1 3 ,   2 0 0 4 .   [1 6 ]   Ba i ,   e a l . F a st  g ra p h   c l u ste rin g   w it h   a   n e w   d e sc rip ti o n   m o d e f o c o m m u n it y   d e tec ti o n ,   I n f o rm a ti o n   S c ien c e s v o l.   3 8 8 - 3 8 9 ,   p p .   3 7 - 4 7 ,   2 0 1 7 .   [1 7 ]   M a n d a J.  K.  a n d   R o y   P . ,   A   n o v e sp e c tral  c lu ste ri n g   b a se d   o n   l o c a d istri b u ti o n ,   In ter n a ti o n a J o u r n a o f   El e c trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g ,   v o l.   5 ,   p p .   3 6 1 ,   2 0 1 5 .   [1 8 ]   J .   S u p a k p o n g   a n d   H .   C h o o c h a rt,   G r a p h - Ba se d   Co n c e p Cl u ste rin g   f o W e b   S e a rc h   Re su lt s,   In ter n a ti o n a J o u rn a l   o El e c trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g ,   v o l.   5 ,   p p .   1 5 3 6 - 1 5 4 4 2 0 1 5 .   [1 9 ]   F .   S a n t o ,   C o m m u n it y   d e tec ti o n   in   g ra p h s,   P h y sic s R e p o rts ,   v o l .   4 8 6 ,   p p .   7 5 - 1 7 4 2 0 1 0 .   [2 0 ]   A d a m ic ,   e a l . T h e   p o li ti c a b l o g o sp h e re   a n d   t h e   2 0 0 4   US  e lec ti o n d iv id e d   th e y   b lo g ,   Pro c e e d in g o t h e   3 r d   in ter n a t io n a l   wo rk sh o p   o n   L in k   d isc o v e ry ,   p p .   3 6 - 4 3 ,   2 0 0 5 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.