I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 6 ,   p p .   919 ~ 928   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 15 .i 1 . p p 9 1 9 - 9 2 8          919     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   Ev a lua ting the  de tect e d com muni ti es using  t ra di tiona a lg o rithms o n keywo rd co - o ccurr en ce netwo rks       K irut hik a   R. 1 K rish na v eni Sa k ka ra pa ni 2   1 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   P S G R   K r i s h n a mm a l   C o l l e g e   f o r   W o me n ,   C o i m b a t o r e ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   D a t a   A n a l y t i c s   (PG) ,   P S G R   K r i sh n a mm a l   C o l l e g e   f o r   W o men ,   C o i mb a t o r e ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   2 ,   2 0 2 5   R ev is ed   No v   6 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   Dec   1 5 ,   2 0 2 5       Co m m u n it y   d e tec ti o n   is  o n e   o th e   m o st  sig n ifi c a n re se a rc h   a re a i n   n e two rk   a n a ly sis,  wh ich   h e l p to   u n d e rsta n d   t h e   in tern a stru c t u re   o lar g e   n e two rk s.   Th is  wo rk   u ti li z e th e   trad it io n a c o m m u n it y   d e tec ti o n   m e th o d o n   a   k e y wo rd   co - o c c u rre n c e   g ra p h   d e riv e d   fro m   th e   S c o p u b ib li o g ra p h ic  d a tab a se .   Th is   re se a rc h   a rti c le  p rima ril y   fo c u se d   o n   t h e   in d e x   k e y wo r d o f   d e e p   lea rn in g - d riv e n   p u b li c a ti o n o b tain e d   fr o m   th re e   m a jo n e two rk   S c o p u b ib li o m e tri c   d a tas e ts  (S BD),  n a m e ly   S BD_ 1   a 2 0 0 6 - 2 0 1 3 ,   S BD_ 2   a 2 0 1 4 - 201 6 ,   a n d   S BD_ 3   a 2 0 1 7 .   F o r   t h is  p ro p o se d   m o d e fra m e wo rk ,   t h e   e x isti n g   trad it io n a a lg o rit h m s,  in c l u d i n g   Lo u v a in ,   g re e d y   m o d u larity   o p t imiz a ti o n   (G M O),   Leid e n ,   In f o m a p ,   sp e a k e r - li ste n e lab e p ro p a g a ti o n   a lg o r it h m   (S L P A),   Walk trap ,   S p i n G las s,  K - Cli q u e ,   a n d   Clau se t,   Ne wm a n   a n d   M o o r e   (CNM)  m e th o d a re   a p p li e d   to   d e tec c o m m u n it ies   fro m   th e   n e two rk   a n d   c a rried   o u t   th ro u g h   P y th o n .   Co m p a ris o n a m o n g   th e se   a lg o r it h m s,  Lei d e n ,   S p in G las s ,   a n d   L o u v a in   a re   c o n sid e re d   a b e tt e a lg o rit h m fo o u w o rk   b a se d   o n   th e   d e te c ted   c o m m u n it ies ,   m o d u larit y   sc o re   a n d   o th e r   m e tri c to   e v a lu a te  th e   p e rfo rm a n c e   o d e tec ted   c o m m u n it ies   fro m   t h e   n e two rk .   Th is   re se a rc h   p ro p o se a n   id e o lo g y   f o t h e   se lec ti o n   p ro c e ss   o a lg o rit h m th a d e p e n d o n   d iffere n t   fa c to rs  l ik e   n e two r k   c h a ra c teris ti c s,  n e two rk   str u c tu re ,   d a tas e siz e ,   a n d   c o m p u tati o n a e fficie n c y .   Th i a n a ly sis  su g g e sts  a   u n iq u e   p e rs p e c ti v e   o n   th e   e ffe c ti v e n e ss   o e a c h   m e th o d   in   t h e   S c o p u b ib li o m e tri c   n e two rk   a n d   it s   p o ten ti a to   e n h a n c e   re se a rc h   to p i c   e x p lo ra ti o n .   K ey w o r d s :   C o m m u n ity   d etec tio n   C o m p lex   n etwo r k   Key wo r d   co - o cc u r r en ce   Netwo r k   an aly s is   Sco p u s   b ib lio m etr ic  d ata   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Kir u th ik R .   Dep ar tm en t o f   C o m p u ter   Scie n ce ,   PS GR   Kr is h n am m al  C o ll eg f o r   W o m en   C o im b ato r e,   I n d ia   E m ail: k ir th ik am o le@ g m ail. c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h p r o ce s s   o f   d etec tin g   th g r o u p   o f   n o d es  in   th n etwo r k   is   b ased   o n   th eir   in ter co n n ec tio n ,   r ef er r e d   to   as  co m m u n it y   d etec tio n   [ 1 ] Sco p u s   is   s ig n if ican b ib li o g r ap h ic  d atab ase  th at  d is tr ib u tes  m etad ata  o f   an   ar ticle,   wh ich   is   es s en tial  f o r   c o n s is ten r esear ch   ac tiv ities   [ 2 ] .   T h g r o wth   in   ac ad e m ic  p u b licatio n s   d em an d s   an   ef f ec tiv tech n iq u f o r   ca p t u r in g   an d   ca teg o r izin g   th in f o r m atio n   ef f icien tly .   T h m ajo r ity   o f   th liter atu r e   o n   co m m u n ity   d etec tio n   m eth o d s   h as c o n ce n tr ated   o n   a u th o r   co llab o r ati o n   o r   citatio n   n etwo r k s   an d   th u s o f   k ey wo r d - b ased   co - o cc u r r en ce   n etwo r k s   h as  b ee n   r elativ ely   u n d er - r esear ch ed .   T h is   is   d u to   th at  m o s o f   th e   b en ch m ar k   d atasets   lik C o r a,   C ites ee r ,   an d   Pu b Me d   ar b a s ed   o n   citatio n   n etwo r k s .   T h i s   cr ea tes  s co p f o r   ex p lo r in g   k ey wo r d - b ased   co - o cc u r r e n ce   n etwo r k s   to   u n co v er   th em atic  r elatio n s h ip s   b ey o n d   citatio n   p er s p ec tiv es.  T h er is   lac k   o f   co m p ar ativ an al y s is   a m o n g   v ar i o u s   tr ad itio n al  alg o r ith m s   to   an aly ze   b ib lio m etr ic  k ey wo r d s   n etwo r k s ,   p a r ticu lar ly   w h en   co n s id er in g   Sco p u s   d atasets   o n   d ee p   le ar n i n g   r esear ch .   T h ese  r esear ch   g ap s   estab lis h   th n ec ess ity   to   co n s id er   th e f f icien cy   an d   a p p r o p r iaten ess   o f   v ar io u s   tr ad itio n al   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 6 919 - 9 2 8   920   co m m u n ity   d etec tio n   m eth o d s   f o r   d etec tin g   m ea n in g f u co m m u n ities   o f   k ey wo r d s   th at  c an   r ef lect  em e r g in g   r esear ch   to p ics.  Fro m   t h is ,   th m ain   p u r p o s o f   th is   wo r k   is   to   ex am in k ey w o r d   c o - o c cu r r en ce   n etwo r k s   th r o u g h   v ar i o u s   co n v en tio n al   co m m u n it y   d etec tio n   a l g o r it h m s   an d   ev al u ate  th eir   p e r f o r m an ce   in   ter m s   o f   m o d u lar ity   an d   o th er   s tr u ctu r a m ea s u r es.  Key wo r d   an aly s is   [ 3 ]   is   v e r y   im p o r tan f o r   id en t if y in g   c o n n ec tio n s   an d   p atter n s   ac r o s s   s cien tific   p ap er s .   C o - o cc u r r en ce   n etwo r k s   ar e   th f r eq u e n cy   o f   t h eir   co - o cc u r r e n ce   f ac ilit ates  r esear ch er s   to   d is co v er   an d   u n d er s tan d   th e   co m p lex   c o n n ec tio n s   b etwe en   t er m s   ac r o s s   s ev er al   dom ain s   [ 4 ] [ 5 ] .   T h is   wo r k   ev alu ates  th Sco p u s   b ib lio m etr ic  d atasets   ( S B D)   [ 6 ]   f o r   k e y wo r d   c o llectio n   an d   t r ad itio n al  co m m u n ity   i d en tific atio n   m et h o d s   to   f in d   k ey wo r d - b ased   c o m m u n ities .   T h f ir s p h ase  is   to   b u ild   k ey w o r d   co - o cc u r r en ce   n etwo r k   [ 7 ] ,   i n   wh ich   n o d es  ar e   th in d e x ed   k e y wo r d s   an d   th ed g es  ar th c o n n ec tio n s   b etwe en   ar ticles  s h ar in g   th k ey wo r d s .   T h n etwo r k   an aly s is   p h ase  p r o v id es  co m m u n ity   s tr u ctu r e s   [ 8 ] wh ich   ar th e   f o u n d atio n   f o r   id en tify i n g   r es ea r ch   co m m u n ities .   T h is   p h ase  h elp s   to   g ain   m o r i n s ig h ts   in to   r elate d   co n ce p ts   u s in g   th e   b est  d etec tio n   alg o r i th m s .   T h e   n e x p h ase  is   to   ex a m in b etter   co m m u n ity   d is co v er y   alg o r ith m s   [ 9 ]   b ased   o n   th e   ch ar ac ter is tics   o f   g r ap h s   a n aly s ed   f r o m   th e   n etwo r k .   Fo r   th is   p r o p o s ed   m o d el,   t h ex is tin g   tr ad itio n al  co m m u n ity   d etec tio n   m eth o d s   in clu d th e   L o u v ain   m eth o d ,   g r ee d y   m o d u lar ity   o p tim izatio n   m eth o d   ( GM O) ,   L eid en   alg o r it h m ,   I n f o m ap ,   s p ea k er - lis ten er   lab el  p r o p ag atio n   alg o r ith m   ( SLPA) ,   C lau s et,   New m an ,   an d   Mo o r ( C NM ) ,   W alk tr ap   alg o r ith m ,   Sp in Glass ,   an d   K - C liq u m eth o d s   ar ap p lie d   to   d etec co m m u n ities   [ 1 0 ] [ 1 9 ] .   T h q u ality   o f   t h e   d etec ted   c o m m u n ities   is   m e asu r ed   th r o u g h   th e   m o d u lar it y ,   co n d u cta n ce   an d   p ar titi o n   d en s ity .   T h is   f r am ewo r k   en ab les  id en tify in g   th r elatio n s h ip s   b etwe en   d if f er en k ey wo r d s   as  well  a s   d eter m in in g   d if f er e n p atter n s   an d   clu s ter s   in   th g i v en   d ata s et.   T h m ain   aim   o f   th is   wo r k   is   to   ev alu ate  th e   co m m u n ity   d is co v er y   alg o r ith m s   [ 2 0 ]   u s in g   k ey w o r d   co - o cc u r r e n ce   n etwo r k s   g en er at ed   f r o m   ac ad em i c   d atasets   an d   im p lem en ted   u s in g   Py th o n   p r o g r am m in g   lan g u a g e - b ased   m eth o d o l o g y   [ 2 1 ] .   Fro m   th e   m eth o d o lo g y   an d   o u tco m o f   th is   ar ticle,   u n d er s tan d in g   o f   r ec o g n izin g   k ey wo r d   co m m u n ities   f r o m   s ch o lar ly   co llectio n s   u s in g   b asic  co m m u n ity   d etec tio n   tech n iq u es.  T h is   will  p r o v id e   th e   ef f ec tiv en ess   f o r   id en tif y in g   s ig n if ican co m m u n ities   an d   a n aly s in g   th eir   in ter ac tio n s   am o n g   k ey wo r d s .   T h is   r esear ch   wo r k   s u g g ests   th n ec ess ity   o f   ef f ec tiv ely   ch o o s in g   alg o r ith m   [ 2 2 ]   to   g et  a n   ef f ici en o u tco m o f   th e   d etec ted   co m m u n ity   m a y   v a r y   b ased   o n   t h co m m u n ity   s tr u ctu r an d   d is tr ib u tio n   o f   n o d es  with in   co m m u n ities .       2.   RE L AT E WO RK S   Sev er al  s tu d ies  h av f o cu s ed   o n   co m m u n ity   d etec tio n   an d   n etwo r k   an aly s is ,   wh ich   is   an   ex tr em ely   im p o r tan to p ic  in   b ib lio m etr ic   an d   s cien to m etr ic  r esear ch .   K ey wo r d   co - o cc u r r en ce   n etwo r k s   [ 2 3 ]   ar ess en tial  f o r   d is co v er in g   ter m   c o n n ec tio n s ,   wh er tr a d itio n al  co m m u n i ty   id en tific atio n   m eth o d s   f in d   ass o ciate d   k ey wo r d   g r o u p s ,   p r esen tin g   th e   s tr u ctu r o f   d ata   an d   p atter n s .   T h is   i n clu d es  d eter m in in g   clu s ter s   o f   co n n ec ted   ter m s   [ 2 4 ]   in s id n etwo r k   u s in g   n u m er o u s   co m m u n ity   d etec ti o n   ap p r o ac h es.  E f f icien p r e p r o ce s s in g ,   f ea tu r e   ex tr ac tio n   a n d   em b ed d in g s   all   im p r o v ac c u r ac y   f o r   t h is   r esear ch   ar ea .   Un d er s tan d in g   k e y wo r d   c o m m u n ities   s u p p o r ts   m ap p i n g   d is cip lin e   ev o lu tio n ,   d is co v er in g   in ter d is cip lin ar y   lin k ag es  an d   id e n tify in g   p r o m in e n th em es in   d atasets .   lo o f   w o r k   h as  b ee n   d o n e   to   co m p ar c o m m u n ity   d ete ctio n   alg o r ith m s   [ 2 5 ]   in   ter m s   o f   th eir   p er f o r m an ce   in   f in d i n g   co m m u n ities   in   th n etwo r k s .   So m r elate d   wo r k   d is cu s s ed   th co - o cc u r r e n ce   r elatio n s   th at  en h an ce d   m o d u lar ity   an d   co m p u tatio n al   co m p le x ity .   T h ese  s tu d ies  ev alu ated   s ev er al  a p p r o ac h es,  s u ch   as  lab el   p r o p a g atio n   [ 2 6 ] [ 2 7 ] ,   W alk T r ap   an d   i n f o m ap   [ 8 ]   o n   lar g n u m b er   o f   a r tific ial  an d   r ea l - wo r ld   d atasets .   L o za n o   et   a l.   [ 7 ]   a n aly ze d   t h f r eq u e n cy   with   wh ich   3 9   k ey wo r d s   ap p ea r ed   i n   d ata  e n v elo p m en t   an aly s is   ( DE A)   liter atu r b etwe en   2 0 0 8   an d   2 0 1 7   an d   estab li s h ed   th at  s u s tain ab ilit y - r elate d   th em es  h ad   b eg u n   to   ap p ea r   in   DE liter atu r e.   T h n etwo r k   s h o we d   a   s m all - wo r ld   to p o lo g y   with   p o wer   la ex p o n en a n d   t h e   d is ass o r tativ ity   in cr ea s ed   f r o m   0 . 1 0 2   to   0 . 1 5 7   an d   th e   av er ag p ath   len g th   was  c o n s tan at  6 . 5 0 .   C o n s id er i n g   ch allen g es  with   k ey wo r d   s tan d ar d s   an d   tem p o r al  s co p e,   th is   s tu d y   s u g g ests   th at  ad d itio n al  r e s ea r ch   o n   k ey wo r d   m at u r ity   tr en d s   an d   lin k   p r e d ictio n   is   p o s s ib le.   T h r elate d   wo r k s   h ig h lig h t   th s tr en g th s   an d   lim itatio n s   o f   d if f er e n alg o r ith m s .   C o m m u n ity   d etec tio n   o n   a   k e y wo r d   co - o cc u r r en ce   is   an   em er g i n g   f ield   t h at  co n tain s   a   b u ild in g   co llectio n   o f   to p ics,  m o d els   an d   ap p r o ac h es.  Key wo r d   r e s ea r ch   in   th is   s ec to r   ca n   h el p   to   u n d er s tan d   th n etwo r k   s tr u ctu r e,   in ter p r et   co - o cc u r r en ce s   an d   ev alu ate  c o m p licated   n etwo r k s .       3.   M E T H O D   T h m eth o d o lo g y   is   p r o p o s ed   f o r   an aly zin g   an d   d etec tin g   co m m u n ities   in   k ey wo r d   c o - o cc u r r e n ce   n etwo r k s   f r o m   th SB D.   T h e   o v e r all  p h ases   f o r   th is   wo r k   ar d ata  e x tr ac tio n ,   d ata   p r e p r o ce s s in g ,   g r ap h   co n s tr u ctio n ,   n etwo r k   an aly s i s   m ea s u r es ,   an d   tr ad itio n al  co m m u n ity   d etec tio n   alg o r ith m s .   T h r ea s o n   f o r   ch o o s in g   tr ad itio n al  alg o r ith m s   is   b ased   o n   th eir   ab ilit y   to   ef f icien tly   d etec well - d ef in ed   co m m u n ities .   First,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       E va lu a tin g   t h d etec ted   c o mmu n ities   u s in g   tr a d itio n a l a l g o r ith ms o n     ( K ir u th ika   R . )   921   th p r o ce s s   b eg in s   with   d ata  a cq u is itio n   f o r   d ee p   lear n in g - b a s ed   k ey wo r d s   as  id en tific atio n   an d   th en   r em o v in g   an y   ir r elev a n t d ata  to   cr ea te  a n   ac ce p tan ce   co - o cc u r r en ce   n e two r k ,   with   k ey w o r d s   f o r m in g   th n o d es o f   ed g es   b ein g   co - o cc u r r en ce   f r e q u en cies.  Deta i led   ex p lan atio n   o f   d ata  p r ep r o ce s s in g ,   g r ap h   co n s tr u ctio n   an d   n etwo r k   an aly s is   m ea s u r es  is   ex p lain ed   in   th e   n e x s ec tio n .   Fo r   t h is   p r o p o s ed   m o d el   f r am ewo r k ,   th ex is tin g   tr ad itio n a l   co m m u n ity   d etec tio n   m et h o d s ,   in clu d i n g   L o u v ain ,   GM O,   L eid en ,   I n f o m a p ,   SLPA ,   C NM ,   W alk tr ap ,   Sp in Glass ,   an d   K - C l iq u m eth o d s ,   ar ap p lied   to   d etec co m m u n ities .   T h p er f o r m an ce   ev a lu atio n   m etr ics  u s ed   in   wo r k   ar e   m o d u lar ity ,   co n d u ctan ce ,   in ter n al  an d   p ar titi o n   d en s ity .   T h e   p r im a r y   g o al   o f   th i s   wo r k   is   t o   d etec co m m u n ities   u s in g   t r ad itio n a d is co v er y   m eth o d s   o n   th k ey wo r d   co - o cc u r r en ce   n etwo r k s   d er i v ed   f r o m   ac ad em ic  d atasets   th r o u g h   Py t h o n .     3 . 1 .     Da t a s et s   des cr iptio n a nd   da t a   co llect io n   Sco p u s   is   o n e   o f   th e   b ib lio g r ap h ic   s cien tific   d ata   s o u r c es  th at  r etr iev es  t h d i f f er en f ield s   as   b ib lio g r ap h ic  d ata  [ 2 8 ] .   T h e s f ield s   in clu d au th o r s ,   D OI ,   y ea r ,   s o u r ce   titl e,   v o lu m e,   ab s tr ac t,  au th o r   k ey wo r d s ,   in d ex   k e y wo r d s ,   r e f er en ce s ,   an d   n u m er o u s   o t h er   in s tan ce s   o f   m etad ata  f ield s   [ 2 9 ] .   B u th is   wo r k   m ain ly   f o c u s es  o n   in d e x   k e y wo r d s   o f   th e   d ee p   lea r n in g - b ased   ar ticles  r etr iev ed   as  th r e p r im ar y   d atasets :   SB D_ 1   as 2 0 0 6 - 2 0 1 3 ,   SB D_ 2   as 2 0 1 4 - 2 0 1 6 ,   an d   SB D_ 3   as 2 0 1 7 .     3 . 2 .     Da t a   pre - pro ce s s ing   Data   p r ep r o ce s s in g   is   s ig n if i ca n p h ase  in   n etwo r k   an aly s is   th at  in v o lv es  th p r o ce s s   o f   d is co v er in g   an d   f ix in g   in co r r ec en tr ies  in   d ataset.   T h d ata  p r o ce s s in g   [ 3 0 ]   was  u tili ze d   f o r   d etec ti n g   co m m u n ities   in   Sco p u s   b ib lio g r ap h ic   k ey wo r d   co - o cc u r r en ce   n etwo r k s .   First,  th r aw  d ataset  co n tain s   all   b ib lio g r ap h ic  d ata,   b u f o r   th is   wo r k ,   t h in d e x ed   k ey wo r d   f ield   was  r etr iev ed .   T h ese  k ey wo r d s   ar e   clea n ed   to   r em o v r e p licatio n s ,   in s u f f icien r ec o r d s   a n d   r ed u n d an item s .   T h i n d ex e d   k e y wo r d s   g et  s tan d ar d ized   b y   tr a n s f o r m in g   th em   to   lo wer ca s e,   elim in atin g   p u n ctu atio n   an d   s to p   wo r d s   ar r em o v ed .   co - o cc u r r en ce   a d jace n cy   m atr ix   is   th en   cr ea ted   to   ca p tu r t h ass o ciatio n s   b etwe en   k ey wo r d s   b ased   o n   th eir   e x is ten ce   in   d o cu m en ts .   Self - lo o p s   ar r em o v ed   to   r etain   m ea n in g f u n etwo r k   s tr u ctu r b y   av o id i n g   th k ey wo r d   c o n n ec tin g   to   its elf   to   f o r m   an   ed g e.     3 . 3 .     G ra ph   co ns t ru ct io n   Gr ap h   co n s tr u ctio n   is   o n o f   th s ig n if ican co m p o n en ts   f o r   d ev elo p in g   th co m m u n ity   d etec tio n   m o d el.   Sco p u s   b ib lio g r a p h ic  k ey wo r d   co - o cc u r r en ce   ad jace n cy   m atr ix   is   co n v er te d   in to   g r ap h   b y   co m p u tin g   th e   weig h t o f   ea c h   ed g c o n n ec tin g   k e y wo r d s ,   with   th m atr ix   v alu r ep r e s en tin g   th f r eq u en cy   o f   co - o cc u r r en ce .   T h b asic  s tr u ctu r al  m etr ics  o f   th g r a p h   c o n s is o f   n o d es  an d   e d g es.  T h r ep r esen tatio n   o f   k ey wo r d s   as  n o d es a n d   th e   f r e q u en cy   o f   th c o - o cc u r r en ce   o f   k ey wo r d s   b etwe en   th a r ticles ar co n s id er e d   as   weig h ted   ed g es  to   f o r m   an   ef f ec tiv k ey wo r d   co - o cc u r r en ce   n etwo r k .   T h f in al  k e y wo r d s   ar co n v er ted   in to   n o d n u m b e r s   to   co n s tr u ct  t h s im p lifie d   an d   o p tim is tic  f o r m   o f   t h g r a p h .   Fig u r 1   p r e s en ts   th g r ap h ical  r ep r esen tatio n   o f   th e   th r ee   d is tin ct  Sco p u s   b ib lio g r ap h ic   k e y wo r d   c o - o cc u r r en ce   n etwo r k s   co n s tr u cted   af ter   da ta  p r e p r o ce s s in g .   Fig u r 1   ar th r ee   d if f er e n an d   s ep ar ately   co n s tr u cted   n etwo r k s ,   wh ich   ar th f in al  r esu lts   o f   p r e p r o ce s s in g   an d   wh ich   ar an aly ze d   s ep ar ately   in   t h is   ar ticle.   Fig u r 1 ( a)   s h o ws  th SB D_ 1   d ataset  is   a   s et  o f   d ee p   lear n in g - b ased   in d ex ed   k ey wo r d s   b etwe en   2 0 0 6   an d   2 0 1 3   in   th f o r m   k ey wo r d   c o - o cc u r r en ce   n etwo r k .   Fig u r 1 ( b )   s h o ws  th e   SB D_ 2   d ata,   wh ich   in clu d es   in d ex e d   k e y wo r d s   b etwe en   2 0 1 4   a n d   2 0 1 6 ,   a n d   th ese  ar m ed iu m - s ized   k ey wo r d   co - o cc u r r en ce   n etwo r k .   Fig u r 1 ( c)   s h o ws  th e   SB D_ 3   d ataset,   wh ich   co m p r is es  in d ex e d   k ey w o r d s   o f   2 0 1 7   an d   th ese  ar c o n s tr u cte d   f o r   an aly zin g   th lar g er   d ata  as  m ass iv d en s s im p le  co m p lex   k e y wo r d   co - o cc u r r en ce   n etwo r k .             ( a)   ( b )   ( c)     Fig u r 1 .   Gr a p h ical  r ep r es en tatio n   o f   SB n etw o r k s   of   ( a)   S B D_ 1   as 2 0 0 6 - 2 0 1 3 ,   ( b )   SB D_ 2   as 2 0 1 4 - 2 0 1 6 ,   an d   ( c)   SB D_ 3   as2 0 1 7   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 6 919 - 9 2 8   922   3 . 4 .     Net w o rk   a na ly s is   Netwo r k   an aly s is   is   ess en tial  f o r   co m m u n ity   d etec tio n   as  it  u n co v er s   k ey   p atter n s   an d   s tr u ct u r es  with in   d ata.   Fo r   d etec tin g   co m m u n ities ,   ne two r k   an aly s is   n ee d s   to   en s u r th p r o p e r ties   an d   s tr u ctu r o f   th n etwo r k .   So   th at  it  will  n o r ef lect  an d   af f ec th ef f ec tiv e n ess   o f   th alg o r ith m .   T h im p o r tan ce   o f   n etwo r k   an aly s is   d ep en d s   o n   its   ab ilit y   to   o p ti m ize  co m m u n ity   d etec tio n   b y   s elec tin g   th e   m o s ap p r o p r iate  alg o r ith m   b ased   o n   co n s id er in g   th ese  n etwo r k   ch a r ac ter is tics .   T h ch ar ac ter is tics   o f   th n etwo r k   f o r   SB D_ 1 ,   S B D_ 2 ,   an d   SB D_ 3   ar p r esen ted   in   T ab le  1 .     T h is   an aly s is   id en tifie s   g r o u p s   o f   n o d es  th at  ar m o r s tr o n g ly   co n n ec ted   th an   to   th o s o u ts id th g r o u p .   T h ese  v is u aliza tio n s   en h an ce   th e   ex ac tn ess   o f   co m m u n ity   d etec tio n   an d   p r o v id e   v al u ab le  u n d er s tan d in g   in   ar ea s   s u ch   as  s o cial  n etwo r k s ,   co llab o r atio n   an d   in f o r m at io n   ex c h an g e .   Den s ity   g iv es  t h m ea s u r e   o f   h o co n n ec ted   th g r ap h   is   in   te r m s   o f   p er ce n tag e .   Av er a g d eg r ee   g i v es  th m ea s u r o f   h o m an y   n o d es,  o n   av er ag e,   ar c o n n ec te d   in   th g r ap h .   I f   th g r ap h   is   weig h te d ,   th av er a g lin k   weig h is   t h m ea s u r o f   th e   av er ag s tr en g th   o f   th e d g es .   T h e   av er a g clu s ter in g   co e f f icien g iv es  th e   p r o b a b ilit y   o f   th e   n o d es  in   th n etwo r k   cl u s ter in g   an d   th e   av e r ag p at h   len g t h   is   th e   av er ag e   d is tan ce   b etwe en   an y   two   n o d es  in   th c o n n ec ted   g r ap h s .   T h d iam eter   o f   g r ap h   is   th g r ea test   d is tan ce   b etw ee n   two   n o d es.       T ab le  1 .   Netwo r k   ch ar ac ter is tics   o f   SB D   N e t w o r k   c h a r a c t e r i s t i c s   N o d e   Ed g e   D e n si t y   ( %)   A v e r a g e   d e g r e e   A v e r a g e   l i n k   w e i g h t   A v e r a g e   c l u s t e r i n g   c o e f f i c i e n t   Ed g e   d e n s i t y   A v e r a g e   p a t h   l e n g t h   S B D _ 1   5 9 9   8 0 8 5   0 . 4 5 1   2 6 . 9 9   1 . 2 4 2   0 . 9 1 1 9   0 . 0 4 8 5   1 . 9 5   S B D _ 2   3 9 3 4   6 5 5 8 7   0 . 8 5   3 3 . 3 4   1 . 3 7   0 . 8 8   0 . 0 0 8 5   2 . 0 1   S B D _ 3   8 2 0 2   1 5 5 9 7 5   0 . 4 6   3 8 . 0 3   1 . 4 2   0 . 8 6 1 4   0 . 0 0 4 6   2 . 0 1 3 6       3 . 5 .     Co mm un it y   det ec t io n     C o m m u n it y   d e tec ti o n   is   u s e d   t o   id e n ti f y   t h g r o u p s   wit h i n   a   n etw o r k   t h r o u g h   v a r i o u s   al g o r i t h m s .   T h es co m m u n it y   d e tec ti o n   al g o r it h m s   a r e   i m p o r t a n t   i n   n e two r k   an al y s is   d u e   t o   t h e ir   c o n tr i b u tio n   t o   u n c o v e r i n g   r el ati o n s h i p s   a m o n g   s tr u ct u r al  k e y   in te r c o n n ec t io n s .   T h is   g i v es  a   b ett er   u n d e r s t a n d in g   o f   h o i n f o r m ati o n   f l o ws   th r o u g h o u t   n e tw o r k .   T h e   Sc o p u s   b i b li o m et r i n e tw o r k s   w er i m p r o v e d   b y   u s i n g   v a r i o u s   al g o r it h m s   w h i ch   in c lu d L o u v ai n ,   GM O,   L e id e n ,   I n f o m a p ,   S L PA,   W al k t r a p ,   Sp i n Gl ass ,   K - C li q u e ,   a n d   C N al g o r i t h m s .   T h L o u v ai n   m et h o d   f u n ct io n s   i n   wa y   t h at   m e r g es   s m al l   c o m m u n i ties   o v e r   a n d   o v er   ag ai n   th r o u g h   m o d u la r it y   o p ti m iz ati o n .   T h is   ca n   d is c o v e r   t h h i er a r c h ic al  co m m u n i ty   s tr u ct u r es  in   th l ar g n etw o r k s   an d   als o   d y n a m i in   n at u r e.   GM O   w o r k s   b y   in i tiali zi n g   e v er y   n o d e   as  b e lo n g i n g   t o   ex ac tl y   o n co m m u n i ty   a n d   f in d i n g   n e w   p a r t n e r s h i p s   b etw ee n   t h e   c o m m u n i ties   t o   o p ti m iz e   m o d u la r it y .   T h e   L ei d e n   al g o r it h m   is   a n   ad v a n ce m e n t   o f   t h e   L o u v ai n   al g o r i th m .   B u t   b o t h   m et h o d s   a r e   alm o s t   s im ila r   w ay s   t h at   e n h a n ce   c o m m u n it y   s p li tti n g   f o r   b ett e r   m o d u l ar i ty   a n d   f o r   co p i n g   w it h   la r g n e two r k s .   I n f o m ap   i d e n t if i es  t h e   m o s e f f i ci en d i v is i o n   o f   a   g iv e n   n et wo r k   b as ed   o n   th e   d esc r i p ti o n   le n g t h   o f   r a n d o m   wa lk s .   T h S L PA   i d e n ti f i es   c o m m u n iti es  b y   al lo win g   n o d es   to   s h a r e   an d   a d o p t   la b e ls   r ep r es e n ti n g   t h ei r   m em b er s h i p   i n   s p ec i f ic   n e tw o r k   c lu s te r s   b ase d   o n   i n te r a cti o n s   wit h   n ei g h b o u r i n g   n o d es .   T h e   Sp in Glass   al g o r it h m   i d e n t if ies   c o m m u n i ties   b y   m o d elli n g   t h e   n et wo r k   an d   o p t im izi n g   m o d u l ar i ty   t o   g r o u p   n o d es  i n t o   c lu s te r s .   T h e   K - C li q u m et h od  i d e n ti f i es  c o m m u n iti es  b y   lo ca t in g   cli q u es   o r   g r o u p s   o f   n o d es   w ell - c o n n ec t ed   i n   t h e   g r ap h .   T h e   C NM   a lg o r it h m   is   a   g r e ed y   a p p r o ac h   t h at   s e ar c h es   f o r   co m m u n it ies   b y   t r y in g   t o   m a x i m iz m o d u l ar it y   a n d   it   is   s e n s i tiv to   h ie r a r c h ica l st r u c tu r es   o f   th n e tw o r k .       4.   E XP E R I M E N T A L   RE SUL T S AN D I SC USS I O N   T h r esu lts   ar o b tain ed   a n d   a n aly ze d   with   th h el p   o f   tr a d itio n al  co m m u n ity   d etec tio n   alg o r ith m s   o n   th k ey wo r d   c o - o cc u r r en ce   n e two r k s   b u ilt  f r o m   th Sco p u s   b ib lio g r ap h ic  n etwo r k   d ataset.   T h is   r esear ch   aim s   to   f in d   an d   a n aly s es  th n etw o r k   c o m m u n ities   u s i n g   i n d ex ed   ter m s   e x tr ac ted   f r o m   d if f e r en d ee p   lear n in g   p u b licatio n s .   T h e   ex p er im e n t s   co m p ar th r esu lts   b etwe en   th ap p lied   tr ad itio n al  c o m m u n ity   d etec tio n   ap p r o ac h es  lik L o u v ain ,   S L PA,  C NM ,   I n f o m ap ,   W alk tr ap ,   an d   th Sp in - g lass   m o d el.   T h i s   an aly s is   s h o ws  th v alu es o f   m o d u lar ity ,   co m m u n ity   s ize  d is tr ib u tio n   to   d eter m in th p r esen ce   o f   m ea n in g f u l   co m m u n ities .       4 . 1 .     E v a lua t ing   t he  perf o rma nce  o f   det ec t ed  co m m un it ie s   C o m m u n ity   d etec tio n   is   p r o c ess   u s ed   to   d is co v er   p atter n s   in   n etwo r k   b ased   o n   th n o d es  th at  s h ar e   s im ilar   d en s ity   ar g r o u p e d   in to   co m m u n ities .   Nin ex is tin g   co m m u n ity   d etec tio n   alg o r ith m s   ar ch o s en   an d   ap p lied   to   o u r   p r o p o s ed   m o d el  b ased   o n   th eir   h ig h   im p o r t an ce   in   ex p licit  im p lem en tati o n s .   T h is   r esear ch   s tr o n g ly   in d icate s   th at  th im p o r tan ce   o f   s elec tin g   th m eth o d   f o r   co m m u n ity   d etec tio n   d ep en d s   o n   th e   o u tco m es,  s u ch   as  th e   n u m b e r   o f   d etec ted   co m m u n ities   an d   n o d d is tr ib u tio n   with in   ea ch   co m m u n ity .   T h co m p ar is o n   o f   th n u m b er   o f   d etec ted   co m m u n ities   f o r   2 0 0 6 - 2 0 1 3 ,   2 0 1 4 - 2 0 1 6 ,   a n d   2 0 1 7   as  SB D_ 1 ,   SB D_ 2 ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       E va lu a tin g   t h d etec ted   c o mmu n ities   u s in g   tr a d itio n a l a l g o r ith ms o n     ( K ir u th ika   R . )   923   an d   SB D_ 3   am o n g   d if f er e n a lg o r ith m s   is   tab u lated   i n   T ab l 2 .   T h co m p ar is o n   a m o n g   n u m er o u s   alg o r ith m s   is   v is u alize d   in   Fig u r 2 .   T h f in d in g s   o f   r esear ch   h ig h lig h th at  L eid en ,   Sp in Glass ,   an d   L o u v ain   as  th b est  m eth o d s   f o r   co n s id er in g   th p er f o r m an ce   o f   d is co v er ed   co m m u n ities   o n   d atasets   o f   d if f er e n s izes.  T h L eid en   alg o r ith m   d etec ts   co m m u n ities   with   s tr o n g   co n n ec tiv ity   th at  s h o ex c ellen r esu lts   in   s m all  d ataset s .   I ts   ab ilit y   to   h an d l lar g n etwo r k s   p r o v es  to   b it s   g r ea test   s tr en g th .   Sp in Glass   ac h iev es  b alan ce d   co m m u n ity   s tr u ctu r in   s m all  n etwo r k s ,   alo n g   with   m e d iu m   in p u r e q u ir em e n ts   f o r   p r e cise  p ar titi o n in g   an d   it  e f f ici en t ly   d etec ts   h i g h ly   o r g an ized   c o m m u n ities   in   la r g n etwo r k s .   L o u v ain   d iv i d es  s m all  d ata s ets  in to   co h er e n s eg m en ts   wh ile   s u p p o r tin g   co n s is ten t r esu lts   f o r   m ed iu m - s ized   d atasets   an d   d eliv er in g   r eliab le  r esu lts   f o r   l ar g d atasets .         T ab le  2 .   Nu m b er   o f   d etec ted   c o m m u n ities   f o r   SB D_ 1 ,   SB D_ 2 ,   an d   SB D_ 3   M e t h o d   C N M   G M O   I n f o map   K - C l i q u e   Le i d e n   Lo u v a i n   S LPA   S p i n G l a ss   W a l k t r a p   S B D _ 1   10   12   29   14   11   12   22   14   17   S B D _ 2   51   43   2 1 1   -   19   29   49   25   1 4 6   S B D _ 3   74   75   3 6 5   -   15   25   21   24   2 6 3           Fig u r 2 .   C o m p a r is o n   o f   d etec ted   co m m u n ities   o n   ex is tin g   al g o r ith m s       4 . 2 .     E v a lua t i o m et ri cs     E v a l u a t i o n   m e t r i c s   f o r   t h e s e   m ea s u r e s   e v a l u a t t h e   o v e r a ll   p e r f o r m a n c e   a n d   c h a r a c t e r is ti c s   o f   d i s c o v e r e d   c o m m u n i t i e s ,   w o r k i n g   o n   a s p ec t s   o f   c o m m u n it y   s i z e ,   m o d u l ar i t y ,   c o n d u c t a n c e   a n d   d e n s i t y .   T h e s e   m et r i cs   w ill  e v a l u a t e   t h e   e f f e c ti v e n e s s   o f   th e   c o m m u n i t y   d e t e ct i o n   m e t h o d   a n d   t h e   n e t w o r k   p a r ti t i o n i n g   s t r u c t u r e .   D e t ec t e d   c o m m u n i t i e s   a r e   t h e   g r o u p s   o f   n o d e s   t h a t   a r e   p r o d u c e d   t h r o u g h   t h e   c o m m u n i t y   d e t e c t i o n   m e t h o d s ,   i n   w h i c h   n o d e s   o f   a   g i v e n   c o m m u n i t y   a r e   m o r e   c l o s e l y   c o n n e c t e d   t h a n   t o   n o d e s   o f   o t h e r   c o m m u n i t i e s .   M o d u l a r i t y ,   c o n d u c t a n c e ,   i n t e r n a l   a n d   p a r t it i o n   d e n s it y   a r e   t h e   m a i n   p e r f o r m a n c e   e v a l u at i o n   m e t r i cs   u s e d   i n   t h e   w o r k .     4 . 3 .     M o du la rit y   a nd   co nd uct a nce - ba s ed  perf o rm a nce  ev a lua t io n   Mo d u lar ity   ( M)   p r o v i d es  th m ea s u r o f   h o well  th e   d iv is io n s   ar s et  with in   co m m u n ities .   C o n d u ctan ce   ( C )   m ea s u r es  p ar titi o n   q u ality   b y   co m p a r in g   in ter   an d   in t r a - co m m u n ity   ed g es  an d   if   lo w   co n d u cta n ce   in d icate s   d e n s ely   co n n ec ted   n o d es.  Fo r   SB D_ 1 ,   L eid en   h a s   th h ig h est m o d u lar ity   o f   0 . 6 4 0 2   an d   th lo west  co n d u ctan ce   o f   0 . 2 2 4 6 ,   wh ich   m a k es  it  ef f icien in   id en tify in g   well - co n n e cted   an d   co h er en t   co m m u n ities .   Sp in Glass   g o a   m o d u lar ity   o f   0 . 6 3 7 2   an d   c o n d u ctan ce   o f   0 . 2 9 1 6 ,   t h u s   m a k in g   it  s u itab le  f o r   b alan ce d   c o m m u n ity   s tr u ctu r es.  W alk tr ap   d eliv er s   g o o d   r e s u lts   in   ter m s   o f   o f   0 . 6 1 3 5   an d   C   o f   0 . 2 2 8 2 .   I n f o m a p   o b tain s   an   o f   0 . 5 9 2 8   an d   C   o f   0 . 3 3 9 3 .   GM p r e s en ts   f air ly   b alan ce d   r esu lt  w ith   o f   0 . 5 8 6 4   an d   C   o f   0 . 2 4 5 9 .   L o u v ain   h as  m o d u lar ity   o f   0 . 6 1 8 1   with   c o n d u ctan ce   o f   0 . 2 2 1 9 .   T h C NM   m eth o d   g iv es  an     o f   0 . 5 9 5 3 ,   b u th C   o f   0 . 8 8 8 4   s h o ws  th at  th alg o r it h m   is   n o ef f icien in   s ep ar atin g   c lear   co m m u n ities .   SLPA  o f f er s   o f   0 . 5 7 6 5   an d   C   o f   0 . 3 2 4 5 .   K - C liq u g iv es  th lo west  m o d u lar ity   at   0 . 1 6 4 8   an d   h ig h   co n d u cta n ce   at  0 . 7 3 9 6 ,   an d   is   n o t scala b le.   Fo r   SB D_ 2 ,   s tr o n g   m o d u lar it y   o f   0 . 4 2 0 3   an d   c o n d u ctan ce   o f   0 . 4 5 5 7   a r attain ed   in   L ei d en ,   wh ich   m ain tain s   th ef f icien cy   o f   th e   m eth o d   in   b alan ce d   co m m u n i ty   d etec tio n .   Sp in Glass   h as th o f   0 . 4 3 1   an d   C   o f   0 . 5 1 3 2 ,   w h ich   o f f er s   b alan ce d   p er f o r m a n ce .   Fo r   W alk tr ap ,   it  p e r f o r m s   well  with   b ein g   0 . 3 6 6 6   an d   C   b ein g   0 . 4 8 2 .   T h I n f o m a p   h as  an   o f   0 . 3 3 0 2   an d   C   o f   0 . 5 6 3 .   GM p r o v es  to   b co n s is ten with   as  0 . 3 4 2 5   an d   C   0 . 4 5 0 3 .   L o u v ain   p r ese n ts   m o d u lar ity   at  0 . 3 9 3 8   a n d   co n d u cta n ce   at  0 . 3 7 7 4 .   C NM   h as  m o d u lar ity   o f   0 . 3 7 9 4   an d   c o n d u ctan ce   o f   0 . 9 7 3 6 .   SLPA  ac h iev es  m o d er a te  p er f o r m an ce   with   M   o f   0 . 2 8 3 6   an d   C   o f   0 . 4 5 2 6 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 6 919 - 9 2 8   924   Fo r   SB D_ 3 ,   L eid en   g o m o d u lar ity   o f   0 . 3 9 9 1   an d   co n d u ctan ce   0 . 4 9 4 4 ,   wh ich   m ak es  it  s u itab le  f o r   lar g n etwo r k s .   Sp in Glass   att ain s   m o d u lar ity   at  0 . 3 9 8 1   an d   co n d u cta n ce   at  0 . 5 4 5 1 .   W alk tr ap   h as  an   o f   0 . 3 1 4 2   a n d   a   C   o f   0 . 5 3 5 6 .   I n f o m ap   h as  o f   0 . 2 6 6 9   a n d   C   o f   0 . 6 1 9 1 ,   wh ich   is   ef f icien t.   GM g o M   with   0 . 3 2 1 5   an d   C   0 . 5 1 5 5 .   L o u v ain   g iv es  r eliab le  o f   0 . 3 5 2   an d   C   o f   0 . 4 2 8 3 .   C NM   with   at  0 . 3 5 7 3   an d   C   at  0 . 9 7 8 6   d o es  n o s ee m   to   p er f o r m   v er y   well  in   ter m s   o f   id en t if y in g   well - d e f in ed   c o m m u n ities .   SLPA  y ield s   lo p er f o r m a n ce   in   ter m s   o f   M,   wh ich   is   0 . 0 2 8 3   an d   C ,   wh i ch   is   0 . 3 5 2 8 .   K - C liq u d o es  n o p er f o r m   ef f ec tiv ely   an d   d o es  n o g et  an y   r esu lts   f o r   th SB D_ 2   an d   SB D_ 3   d atasets   d u to   th co m p u tatio n al  co m p lex ity .   T h e   co m p ar is o n   am o n g   th e   ev alu a ted   r esu lts   is   ta b u lated   in   T ab l 3   an d   p r esen ted   in   Fig u r e   3 .   T h p ar am eter s   o f   ev alu atio n   a r in d icate d   o n   th e   X - ax is   as  m etr ics  an d   th Y - a x is   as  s co r to   s h o th p ar am eter s   an d   th eir   v alu e   in   Fig u r 3 ,   r esp ec tiv ely .   T h er ef o r e,   b ased   o n   th e   an aly s is   ab o v e,   it   ca n   b co n clu d e d   t h at  th L ei d en   alg o r ith m   o u t p e r f o r m s   all  th o th er   alg o r ith m s   in   lar g e   d atasets   with   th h ig h est  m o d u l ar ity   an d   lo w   co n d u ctan ce ,   an d   f o r   all  t h y ea r s .   Sp in Glass   h as  g o o d   p e r f o r m an ce   with   ap p r o p r iate  m o d u lar ity   an d   c o n d u ctan ce .   L o u v ai n   p er f o r m s   s tab ly   ac r o s s   d atasets   wi th   r ea s o n ab le  lev el  o f   m o d u lar ity   an d   co m m u n it y   co h esiv en ess .   W alk tr ap   is   ap p r o p r iate  f o r   lar g e   n u m b er   o f   e d g es,  b u t its   p er f o r m an ce   d ec r ea s es g r ad u ally .   G MO   an d   C NM   ar ef f ec ti v e   wh en   s et  o f   o b jects  is   co m p ac t,  b u th eir   ef f ec tiv e n ess   s ig n if ican tly   d ec r ea s es  w h en   th s et  is   lar g e.   I n f o m a p   an d   W alk tr ap   p er f o r m   b est  f o r   th s m aller - s ca le  h ie r ar ch ical  n etwo r k ,   b u ar n o s u itab le  f o r   m o r co m p lex   d ata.   C NM   s h o ws   lim itatio n s   d u to   h ig h   co n d u c tan ce ,   wh ile  K - C liq u alg o r ith m s   s tr u g g le  with   th ef f ec tiv e n ess ,   s ca lab ilit y   an d   p er f o r m an ce   ac r o s s   th co m p l ex   d atasets .       T ab le  3 .   a n d   C - b ased   p e r f o r m an ce   ev alu ati o n   M e t h o d   S B D _ 1   S B D _ 2   S B D _ 3   M   C   M   C   M   C   C N M   0 . 5 9 5 3   0 . 8 8 8 4   0 . 3 7 9 4   0 . 9 7 3 6   0 . 3 5 7 3   0 . 9 7 8 6   G M O   0 . 5 8 6 4   0 . 2 4 5 9   0 . 3 4 2 5   0 . 4 5 0 3   0 . 3 2 1 5   0 . 5 1 5 5   I n f o map   0 . 5 9 2 8   0 . 3 3 9 3   0 . 3 3 0 2   0 . 5 6 3 0   0 . 2 6 6 9   0 . 6 1 9 1   K - C l i q u e   0 . 1 6 4 8   0 . 7 3 9 6   -   -   -   -   Le i d e n   0 . 6 4 0 2   0 . 2 2 4 6   0 . 4 2 0 3   0 . 4 5 5 7   0 . 3 9 9 1   0 . 4 9 4 4   Lo u v a i n   0 . 6 1 8 1   0 . 2 2 1 9   0 . 3 9 3 8   0 . 3 7 7 4   0 . 3 5 2 0   0 . 4 2 8 3   S LPA   0 . 5 7 6 5   0 . 3 2 4 5   0 . 2 8 3 6   0 . 4 5 2 6   0 . 0 2 8 3   0 . 3 5 2 8   S p i n G l a ss   0 . 6 3 7 2   0 . 2 9 1 6   0 . 4 3 1 0   0 . 5 1 3 2   0 . 3 9 8 1   0 . 5 4 5 1   W a l k t r a p   0 . 6 1 3 5   0 . 2 2 8 2   0 . 3 6 6 6   0 . 4 8 2 0   0 . 3 1 4 2   0 . 5 3 5 6           Fig u r 3 .   Per f o r m an c ev alu at io n   co m p ar is o n   o f   m o d u lar ity   an d   co n d u ctan ce   v is u aliza tio n       4 . 4 .     I nte rna a nd   pa rt it io n d ens it y - ba s ed  perf o rm a nce  ev a lua t io n   I n ter n al  d en s ity   m ea s u r es  th d eg r ee   o f   co n n ec ted n ess   with in   co m m u n ities ,   wh ile  p ar titi o n   d e n s ity   q u an tifie s   th s ep ar atio n   o f   c o m m u n ities .   I f   th s m aller   c o m m u n ity   s ize  n at u r ally   in d ica tes  h ig h er   i n ter n al  d en s ity   v alu e.   I f   th e   co n n ec tin g   ed g es  ar d iv i d ed   in t o   co m m u n ities   m ea n s   th en   th p a r titi o n   d en s ity   v alu es   m ay   d ec r ea s e.   Fo r   SB D_ 1 ,   K - C liq u h as  th e   b est  in ter n al   d en s ity   o f   0 . 8 9 5 6   an d   p ar titi o n   d en s ity   o f   0 . 7 4 7 ,   d em o n s tr atin g   th at  th is   m eth o d   ca n   f o r m   h ig h ly   d e n s an d   well - s ep ar ated   co m m u n ities .   SLPA  h as   h ig h   in ter n al  d en s ity   o f   0 . 8 3 1 2   an d   p ar titi o n   d en s ity   o f   0 . 6 8 5 1 .   I n f o m ap   f o llo ws  with   an   in ter n a d en s ity   o f   0 . 7 9 4 7   an d   p a r titi o n   d en s ity   o f   0 . 6 4 4 6 .   GM g o r ea s o n ab le  p e r f o r m a n ce   with   an   in ter n al  d e n s ity   o f   0 . 6 3 7 5   an d   p ar titi o n   d en s ity   o f   0 . 5 2 1 4 .   W alk tr ap   also   wo r k s   well,   as i t h as a n   in ter n al  d en s ity   o f   0 . 7 0 7 8 ,   an d   th p ar titi o n   d en s ity   is   0 . 5 8 7 0 .   L eid e n   h as  m o d er ate  in te r n al  d e n s ity   o f   0 . 4 8 6 4   an d   p ar titi o n   d en s ity   o f   0 . 4 3 4 ,   wh ich   ar e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       E va lu a tin g   t h d etec ted   c o mmu n ities   u s in g   tr a d itio n a l a l g o r ith ms o n     ( K ir u th ika   R . )   925   id ea f o r   g o o d   co m m u n ity   d et ec tio n .   L o u v ain   g iv es   s im ilar   p er f o r m a n ce   with   an   in ter n a d en s ity   o f   0 . 3 2 1 0   an d   p ar titi o n   d en s ity   o f   0 . 5 8 4 7   an d   it  is   u s ed   f o r   id en tify in g   b ig g er ,   r elativ ely   f ewe r   co m p ac g r o u p s .   T h e   in ter n al  d en s ity   o f   Sp in Glass   i s   r elativ e ly   lo at  0 . 5 7 6 8 ,   an d   th p ar titi o n   d en s ity   r ep r esen t s   0 . 5 0 0 2 ,   m ea n in g   th at  it  is   well  s u ited   f o r   s m all  t o   lar g n etwo r k s   with   less er   in ter - clu s ter   co m p ac tn ess .   C NM   is   n o ef f icien f o r   co m m u n ity   d etec tio n   in   th is   c ase,   as  it  h as  lo in ter n al  d en s ity   o f   0 . 0 5 6 2   a n d   p ar titi o n   d en s ity   o f   - 0 . 0 0 3 3 .   T h n eg ativ v alu r ep r esen tatio n   in   p ar titi o n   d en s ity   in d icate s   les s   s ep ar atio n   b etwe en   th c o m m u n ities ,   wh ich   m ea n s   th at  th alg o r ith m   f ac e s   g r ea ch allen g in   id en tif y in g   an d   p ar titi o n in g   th n etwo r k   in to   d if f e r en t,   d is tin ct  co m m u n ities .   Fo r   SB D_ 2 ,   W alk tr ap   o u tp er f o r m s   th o th er   al g o r ith m s   with   th h ig h est  in ter n al  o f   0 . 8 9 0 4   an d   p ar titi o n   d e n s ity   o f   0 . 6 2 3 0 .   S L PA  with   an   in ter n al  d e n s ity   o f   0 . 7 4 9 5   a n d   p ar titi o n   o f   0 . 5 8 2 7 .   I n f o m ap   h as  an   in ter n al  o f   0 . 6 5 9 8   a n d   p a r titi o n   d e n s ity   o f   0 . 4 7 5 9 .   GM O   h as  m o d er ate  r esu lts   with   an   in ter n al  d en s ity   o f   0 . 7 6 5 5   an d   p ar titi o n   o f   0 . 5 4 4 0 .   L eid e n   an d   L o u v ain   p r ese n m o d e r ate  r esu lts ,   wh ich   a r r ea s o n ab le  i n   th g en er al  n etwo r k   p ar titi o n s .   L e id en   g o an   in ter n al  d en s ity   o f   0 . 2 3 6 8   an d   p a r titi o n   o f   0 . 1 9 1 7 .   L o u v ain   g o an   in ter n al  d en s ity   o f   0 . 5 9 5 5   an d   p ar titi o n   d en s ity   o f   0 . 4 4 1 4 .   C NM   i s   lo ag ain   with   in ter n al  d en s ity   0 . 8 7 6 4   an d   p ar titi o n   d en s ity   - 0 . 1 7 9 8 .   T h o u tco m o f   an   in te r n al  d e n s ity   an d   p ar titi o n   d e n s ity   u s in g   K - C liq u is   n o m en tio n ed   in   th tab le.   T h r ea s o n   is   th at  K - C liq u d o es  n o p er f o r m   well  an d   g en er at an y   r esu lt  f o r   th e   SB D_ 2   an d   SB D_ 3   d atasets   d u to   t h h i g h   c o m p u tatio n   ti m e.   Sp in Glass   g o an   in ter n al  an d   p a r titi o n   d en s ity   o f   0 . 3 4 7 8 ,   0 . 2 6 6 8 ,   r esp ec tiv el y .     Fo r   SB D_ 3 ,   th r esu lts   in d icate   th at  W alk tr ap   s till   o u tp er f o r m s   th o th er   m eth o d s   b y   ac h iev in g   th e   h ig h est  in ter n al  d en s ity   o f   0 . 8 9 7 4   a n d   p ar titi o n   d en s ity   o f   0 . 6 1 9 7 .   SLPA  g ets  an   in te r n al  d en s ity   o f   0 . 8 5 0 6   a n d   p ar titi o n   d e n s ity   o f   0 . 6 6 8 6 .   I n f o m a p   d em o n s tr ates  a n   in te r n al  d e n s ity   o f   0 . 5 5 7 3   an d   a   p ar titi o n   d en s ity   o f   0 . 3 9 4 9   f o r   c o m p lex   n etwo r k s .   GM y ield s   r eliab le  r esu lt s   with   an   in ter n al  d en s ity   o f   0 . 7 7 2 0   a n d   p ar titi o n   d en s ity   o f   0 . 5 3 4 9 .   Sp in Glass   o f f er s   lo wer   r esu lts   with   th i n ter n al  d en s ity   o f   0 . 2 4 9 9   an d   p ar titi o n   d en s ity   o f   0 . 1 4 3 2 ,   wh ich   ca n   b in ter p r et ed   as  th lo wer   ef f icien cy   o f   th alg o r ith m   in   d is tin g u is h in g   c o m m u n ities .   L eid en   an d   L o u v ain   g iv e   m o d e r ate  r e s u lts   f o r   in ter n al   an d   p ar titi o n   d en s ities .   L eid en   g iv es  in te r n a d en s ity   as  0 . 1 2 0 6   an d   p ar titi o n   d en s ity   as  0 . 0 9 1 1 ,   wh er ea s   L o u v ain   g iv es  in ter n al  d en s ity   as  0 . 5 1 4 5   an d   p ar titi o n   d en s ity   as   0 . 3 3 6 1 .   T h c o m p ar is o n   o f   th ev alu ated   o u tco m es  f o r   in te r n al  an d   p a r titi o n   d en s ity   is   p r esen ted   in   T ab le  4   an d   illu s tr ated   in   Fig u r e   4 .         T ab le  4 .   I n ter n al  an d   p a r titi o n   d en s ity - b ased   p e r f o r m an ce   ev alu atio n   M e t h o d   S B D _ 1   S B D _ 2   S B D _ 3   I n t e r n a l   P a r t i t i o n   I n t e r n a l   P a r t i t i o n   I n t e r n a l   P a r t i t i o n   C N M   0 . 0 5 6 2   - 0 . 0 0 3 3   0 . 8 7 6 4   - 0 . 1 7 9 8   0 . 0 4 7 9   - 0 . 2 1 5 1   G M O   0 . 6 3 7 5   0 . 5 2 1 4   0 . 7 6 5 5   0 . 5 4 4   0 . 7 7 2   0 . 5 3 4 9   I n f o map   0 . 7 9 4 7   0 . 6 4 4 6   0 . 6 5 9 8   0 . 4 7 5 9   0 . 5 5 7 3   0 . 3 9 4 9   K - C l i q u e   0 . 8 9 5 6   0 . 7 4 7   -   -   -   -   Le i d e n   0 . 4 8 6 4   0 . 4 3 4   0 . 2 3 6 8   0 . 1 9 1 7   0 . 1 2 0 6   0 . 0 9 1 1   Lo u v a i n   0 . 3 2 1   0 . 5 8 4 7   0 . 5 9 5 5   0 . 4 4 1 4   0 . 5 1 4 5   0 . 3 3 6 1   S LPA   0 . 8 3 1 2   0 . 6 8 5 1   0 . 7 4 9 5   0 . 5 8 2 7   0 . 8 5 0 6   0 . 6 6 8 6   S p i n G l a ss   0 . 5 7 6 8   0 . 5 0 0 2   0 . 3 4 7 8   0 . 2 6 6 8   0 . 2 4 9 9   0 . 1 4 3 2   W a l k t r a p   0 . 7 0 7 8   0 . 5 8 7   0 . 8 9 0 4   0 . 6 2 3   0 . 8 9 7 4   0 . 6 1 9 7       I n t e r n al  &   P ar t i t io n   De n s it B as e d   P e r f o r m an c e   E valu at io n         Fig u r 4 .   Per f o r m an c ev alu at io n   co m p ar is o n   o f   in ter n al  a n d   p ar titi o n   d e n s ity   v is u aliza tio n         M odular it         C onduc tanc e   S B D_3   M odular it         C onduc tanc e   S B D_2   M odular it         C onduc tanc e   S B D_1   M E T RI CS   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 6 919 - 9 2 8   926   C o n s o lid atin g   th e   W alk tr ap   a lg o r ith m   s h o ws  th h ig h est  i n ter n al  a n d   p ar titi o n   d en s ities   in   all   th e   d atasets .   T h is   s h o ws  th at  th is   ty p o f   alg o r ith m   wo r k s   well  f o r   d e n s ity - b ased   m et h o d s ,   a n d   Sp in Glass   wo r k s   well  f o r   co m m u n ity   s tr u ctu r es   o n   m o d er ate  to   lar g e   n etwo r k s .   T h f in d in g s   s h o th at  alg o r ith m s   id en tify in g   a   lo wer   n u m b er   o f   co m m u n iti es  ca n   in d ee d   i d en tify   lar g e r   s tr u ctu r es  in   th e   n etwo r k .   L eid en   id en tifie d     1 1   co m m u n ities   in   SB D_ 1   with   an   in ter n al   d en s ity   o f   0 . 4 8 6 4   an d   p ar titi o n   d en s ity   o f   0 . 4 3 4 ,   wh i ch   m ak es  a   lar g co m p ac n etwo r k .   SB D_ 2   id en tifie d   1 9   c o m m u n ities   with   h ig h   co h esiv en ess ,   h av in g   an   in ter n al  d en s ity   o f   0 . 2 3 6 8   an d   p ar titi o n   d en s i ty   o f   0 . 1 9 1 7 .   I n   SB D_ 3 ,   th alg o r ith m   o f   L ei d en   id en tifie d   1 5   co m m u n ities ,   an d   as  it  was  alr ea d y   estab lis h ed ,   it  d ef in es  well  r ec o g n izab le  wid g r o u p s .   L o u v ain   f o u n d   1 2   co m m u n ities   in   SB D_ 1   with   an   in ter n al  d en s ity   o f   0 . 3 2 1   an d   p ar titi o n   d e n s ity   o f   0 . 5 8 4 7 ,   wh ich   wer a b le  to   p r o v id b alan ce   b etwe en   g e n er aliza tio n   a n d   s tr u ctu r al  d i f f er en tiatio n .   L o u v ai n   u s ed   in   SB D_ 2   i d en tifie d   2 9   co m m u n ities   with   h ig h er   in ter n al  as  0 . 5 9 5 5   a n d   p ar titi o n   d en s ity   as  0 . 4 4 1 4 ,   wh ile  SB D_ 3   id en tifie d   2 5   co m m u n ities   with   in ter n al  as 0 . 5 1 4 5   a n d   p ar titi o n   d en s ity   as 0 . 3 3 6 1 ,   p r o v id in g   clea r   v is io n   o f   n etwo r k   s tr u ctu r es.     4 . 5 .     Dis cus s io n   T h L eid en   alg o r ith m   p r o d u ce s   th h ig h est  r esu lts   in   all  d atasets   f o r   b o t h   th m o d u lar ity   an d   co n d u cta n ce   s co r e   th an   th o t h er   alg o r ith m s .   I n   SB D_ 1   as  t h f ir s s ce n ar io ,   th e   m o d u lar i ty   is   0 . 6 4 0 2   an d   th e   co n d u cta n ce   o f   0 . 2 2 4 6 ,   wh ic h   s h o ws  th at  L eid en   is   ca p a b le  o f   f in d in g   th e   co m m u n ities   th at  ar d en s ely   co n n ec ted   a n d   well  s ep ar ate d .   Fo r   SB D_ 2 ,   it a ls o   p er f o r m s   well  with   m o d u lar ity   o f   0 . 4 2 0 3   an d   co n d u ctan ce   o f   0 . 4 5 5 7 ,   wh ich   s h o ws  g o o d   p er f o r m an ce   in   t h b alan ce d   co m m u n ity   d etec tio n .   I n   th l ast  S B D_ 3 ,   L eid en   also   co m es  o u as  th m o s s u itab le  f o r   lar g n etwo r k s   with   m o d u lar ity   o f   0 . 3 9 9 1   an d   co n d u ctan ce   o f   0 . 4 9 4 4 .   T h h ig h   m o d u lar ity   an d   lo co n d u cta n ce   in   all   f o u r   d ataset s   im p ly   th at  L eid en   o f f er s   th e   b est  s o lu tio n   to   t h co m m u n ity   d etec tio n   p r o b lem   b y   p r o v id in g   la r g an d   clea r   co m m u n ities   wh ile  m ain tain in g   s tr u ctu r a l   p r o p er ties .   L o u v ain   also   p r o v i d es  g o o d   r esu lt   with   m o d er a te  m o d u lar ity   a n d   co n d u ctan c v alu es  o f   0 . 6 1 8 1 ,   0 . 3 9 3 8 ,   0 . 3 5 2 ,   an d   0 . 2 2 1 9 ,   0 . 3 7 7 4 ,   0 . 4 2 8 3   f o r   SB D_ 1 ,   SB D_ 2 ,   SB D_ 3 ,   r esp ec tiv ely .   Sp i n Glass   p er f o r m s   well,   h av in g   m o d u lar ity   o f   0 . 6 3 7 2 ,   0 . 4 3 1 ,   a n d   0 . 3 9 8 1 co n d u ctan ce   o f   0 . 2 9 1 6 ,   0 . 5 1 3 2 ,   an d   0 . 5 4 5 1   f o r   th th r ee   d atasets ,   in d icatin g   th at  it is   ap p r o p r iate  f o r   b alan ce d   co m m u n ity   s tr u ctu r es.   T h f in d in g s   r ev ea th at  th c o m p ac an d   s m aller   n u m b er   o f   d etec ted   co m m u n ities   b y   alg o r ith m s   ar ac tu ally   b etter   p lace d   to   id e n tify   th m o r g en er alize d   s tr u ct u r es  with in   th n etwo r k .   L eid e n   an d   L o u v ain   wer e   f o u n d   to   b th m o s ap p r o p r i ate  tech n iq u es.  L e id e n   was  ab le  to   id en tify   1 1   c o m m u n ities   in   th s m all  d ataset  with   an   in ter n al  d en s ity   o f   0 . 4 8 6 4   an d   p ar titi o n   d en s ity   o f   0 . 4 3 4 ,   in d icatin g   th at  it   ca n   cr ea te  lar g er   an d   d en s er   clu s ter s .   L o u v ain   f o u n d   th s a m n u m b e r   o f   1 2   co m m u n itie s   in   th s am d ataset  w ith   an   in ter n al  d en s ity   o f   0 . 3 2 1   an d   s lig h tly   h ig h er   p a r titi o n   d en s ity   0 . 5 8 4 7 ,   wh ich   is   g o o d   b ala n ce   b etwe en   g en er aliza tio n   an d   s tr u ctu r al  clar ity .   I n   th m ed iu m   d ataset,   L eid en   tar g eted   lar g er   clu s ter s   with   1 9   id en tifie d   co m m u n ities   an d   a   lo wer   d en s ity .   L o u v ain   id en tifi ed   2 9   c o m m u n ities   with   im p r o v ed   d e n s ity   v alu es  in   th is   d atas et.   Fo r   th co m p lex   d ataset  L eid en   alg o r ith m   ef f ici en tly   id en tifie s   1 5   c o m m u n ities   wh ile  th L o u v ain   alg o r ith m   id en tifie s   2 5 .   T h is   s h o ws  th at  L eid e n   is   s u itab le   f o r   h ig h e r - lev el  a n aly s is   u s in g   f ewe r   an d   lar g e r   c o m m u n ities ,   wh er ea s   L o u v ain   h as  b alan ce   b etwe en   g en er ali ty   an d   s tr u ctu r e,   h e n ce   m ak in g   th m eth o d s   ap p r o p r iate  f o r   co m m u n ity   d etec tio n   in   co m p lex   n etwo r k s .   T h g r ea ter   v alu es  in   m o d u lar i ty   s co r an d   o th er   r elate d   m etr ics  ac h iev ed   b etter   r esu lts   o n   t h L eid en   an d   L o u v ain   alg o r ith m s   u s in g   r ea l - tim lar g n etwo r k   d ata  h av estab lis h ed   th ef f ec tiv en ess   o f   th alg o r ith m s   in   h ig h   ab ilit y   to   d is co v er   well - d ef in ed   co m m u n ities .   T h d ataset  u tili ze d   in   th i s   wo r k   is   n o co m p ar ab le  to   citatio n - b ased   b en ch m ar k   d at asets   lik C o r o r   Pu b Me d .   T h SB n etwo r k   is   b u ilt  o n   t h r ea l - tim Sco p u s   in f o r m atio n ,   s o   it  ca n n o b e   d ir ec tly   co m p ar e d   with   th o th er   b en ch m ar k   n etwo r k s .   B u th o b tain ed   c o m m u n ity   s tr u ctu r es  an d   m o d u lar   p er f o r m an ce   f o r   th ese  r ea l - wo r ld   n etwo r k s   ar co n s is ten t,  as  L eid en ,   L o u v ain ,   a n d   Sp in Glass   h av d em o n s tr ated   g o o d   m o d u lar   p er f o r m an ce .   W h en   co m p ar e d   with   p r ev io u s   r esu lts   r ep o r ted   in   th r elate d   wo r k   s ec tio n ,   th is   n o v el  wo r k   is   d ev o te d   to   o b s e r v in g   th alg o r ith m ic  p er f o r m an ce   b y   ev alu atin g   th d etec ted   co m m u n ities   u s in g   tr a d itio n al  alg o r ith m s   with in   th d ataset  its elf ,   in s tead   o f   co m p ar is o n   wit h   ex ter n al  s o u r ce s .   Hen ce ,   th is   w o r k   ac h iev es  b y   d etec tin g   th e   b e tter   an d   co m p ac c o m m u n ities   o n   SB k ey wo r d   co - o cc u r r en ce   n etwo r k   o f   v ar i o u s   d ata   s izes  u s in g   L eid e n ,   L o u v ain ,   an d   Sp in g lass   m eth o d s   ar th e   n ex t   b est  ef f icien m eth o d s   f o r   co m m u n ity   d etec tio n .   T h is   will  ass i s i n   ch o o s in g   a p p r o p r iate  tr ad iti o n al  alg o r ith m s   f o r   im p r o v in g   co m m u n ity   d etec ti o n   in   r ea l - wo r ld   d ata,   p ar ticu la r ly   wh en   h an d lin g   c o m p lex   o r   lar g e - s ca le  d atasets .       5.   CO NCLU SI O N   T h is   wo r k   s h o ws  th at  s tan d ar d   m eth o d s   f o r   f in d in g   co m m u n i ties   in   lar g n etwo r k s   ca n   in d e ed   b u s ed   f o r   b ib lio m etr ic  a n aly s is   o n   t h co - o cc u r r en ce   o f   k ey wo r d s .   As  r esu lt,  th is   r esear ch   f i n d s   th at  L eid e n   is   a   m o r s u cc ess f u l,  ef f icien m eth o d   f o r   f i n d in g   g e n er ic,   co m p ac co m m u n ities   d etec tin g   f r o m   th n etwo r k s .   T h ese  r esu lts   h ig h lig h th s tr en g th s   o f   ea ch   m eth o d   a n d   th ei r   s u itab ilit y   f o r   d is tin ct  n etwo r k   ty p es  an d   d ataset   ch ar ac ter is tics .   L o u v ain   an d   Sp in g lass   ar al s o   th n ex ef f icien ap p r o ac h es  f o r   co m m u n ity   d etec tio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       E va lu a tin g   t h d etec ted   c o mmu n ities   u s in g   tr a d itio n a l a l g o r ith ms o n     ( K ir u th ika   R . )   927   co m p ar ed   with   th o t h er   m eth o d s ,   in clu d in g   GM O,   I n f o m a p ,   SLPA,   W alk tr ap ,   K - C liq u an d   C NM   m eth o d s .   T h o u tco m s h o ws  th at  th ch o ice  o f   th alg o r ith m   s h o u ld   b d ir ec ted   b y   th n etwo r k   p r o p er ties ,   an aly s is   an d   th o b jectiv e   o f   th e   s tu d y .   I n   co n clu s io n ,   th e v alu atio n   b ased   o n   m o d u lar ity ,   co n d u c tan ce ,   in ter n al  an d   p ar titi o n   d en s ity   r e v ea ls   th at  L eid en ,   Sp in Glass   an d   L o u v ain   ar b etter   alg o r ith m s   f o r   o u r   d i f f er en d ataset  s izes   o f   SB D_ 1 ,   SB D_ 2 ,   a n d   SB D_ 3 ,   r esp ec tiv ely .   Fu tu r e   r esear c h   wo r k   will  f o c u s   o n   in co r p o r atin g   n o d f ea tu r es  b y   in teg r atin g   ad d itio n al  n o d e s ,   s u ch   as  ar tic le  tit le,   y ea r ,   p u b licatio n   ty p e,   an d   lo ca tio n   as  f ea tu r es  to   en h an c e   th id en tific atio n   o f   co m m u n it ies with in   co m p lex   k e y wo r d   n etwo r k s   as a   co m m u n ity   d etec tio n   m o d el.       ACK NO WL E DG E M E NT   W th an k   PS GR   Kr is h n am m a C o lleg f o r   W o m en   f o r   th e   m o tiv atio n   a n d   en co u r ag em e n to   m a k th is   wo r k   s u cc ess .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed .       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .       Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Kir u th ik R .                               K r i s h n a v e n i   S a k k a r a p a n i                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h d ata  th at  s u p p o r th f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar av ailab le  f r o m   th co r r esp o n d in g   au t h o r ,   [ K R ] ,   u p o n   r ea s o n ab le  r eq u est.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   P .   B e d i   a n d   C .   S h a r ma,   C o m mu n i t y   d e t e c t i o n   i n   so c i a l   n e t w o r k s,   WIREs  D a t a   Mi n i n g   a n d   K n o w l e d g e   D i sc o v e ry ,   v o l .   6 ,   n o .   3 ,   p p .   1 1 5 1 3 5 ,   F e b .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / w i d m. 1 1 7 8 .   [ 2 ]   R .   P r a n c k u t ė ,   W e b   o f   S c i e n c e   ( W o S )   a n d   S c o p u s:   t h e   t i t a n s   o f   b i b l i o g r a p h i c   i n f o r ma t i o n   i n   t o d a y a c a d e mi c   w o r l d ,   P u b l i c a t i o n s v o l .   9 ,   n o .   1 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / p u b l i c a t i o n s 9 0 1 0 0 1 2 .   [ 3 ]   R. - Z.   W e i ,   X . - Y .   L i u ,   a n d   P . - H .   L y u ,   B i b l i o me t r i c s   o f   p u b l i c   a d mi n i s t r a t i o n   r e se a r c h   h o t s p o t s:   t o p i c   k e y w o r d s ,   a u t h o r   k e y w o r d s,   k e y w o r d p l u a n a l y si s ,   H e l i y o n ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 1 ,   N o v .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . h e l i y o n . 2 0 2 4 . e 3 9 3 5 2 .   [ 4 ]   X .   Y a n g ,   Z.   Li u ,   J.  L i ,   a n d   Q .   X i e ,   C o mm u n i t i e o f   c o - o c c u r r e n c e   n e t w o r k   o f   f i n a n c i a l   f i r ms  i n   n e w s ,   Pr o c e d i a   C o m p u t e S c i e n c e v o l .   2 2 1 ,   p p .   8 2 1 8 2 5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s. 2 0 2 3 . 0 8 . 0 5 6 .   [ 5 ]   T.   Y o u ,   J.  Y o o n ,   O . - H .   K w o n ,   a n d   W . - S .   Ju n g ,   Tr a c i n g   t h e   e v o l u t i o n   o f   p h y si c w i t h   a   k e y w o r d   c o - o c c u r r e n c e   n e t w o r k ,   J o u r n a l   o f   t h e   K o re a n   P h y s i c a l   S o c i e t y ,   v o l .   7 8 ,   n o .   3 ,   p p .   2 3 6 2 4 3 ,   Ja n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 0 0 4 2 - 0 2 0 - 0 0 0 5 1 - 5.   [ 6 ]   Y .   Z h a n g   e t   a l . ,   D e e p   l e a r n i n g   me e t s   b i b l i o m e t r i c s:   a   su r v e y   o f   c i t a t i o n   f u n c t i o n   c l a s si f i c a t i o n ,   J o u rn a l   o f   I n f o rm e t ri c s ,   v o l .   1 9 ,   n o .   1 ,   F e b .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j o i . 2 0 2 4 . 1 0 1 6 0 8 .   [ 7 ]   S .   Lo z a n o ,   L.   C . - I n f a n t e ,   B .   A . - D í a z ,   a n d   S .   G a r c í a ,   C o m p l e x   n e t w o r k   a n a l y si o f   k e y w o r d c o - o c c u r r e n c e   i n   t h e   r e c e n t   e f f i c i e n c y   a n a l y si s   l i t e r a t u r e ,   S c i e n t o m e t ri c s ,   v o l .   1 2 0 ,   n o .   2 ,   p p .   6 0 9 6 2 9 ,   J u n .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 1 9 2 - 0 1 9 - 0 3 1 3 2 - w.   [ 8 ]   G .   K .   O r ma n ,   V .   L a b a t u t ,   a n d   H .   C h e r i f i ,   O n   a c c u r a c y   o f   c o mm u n i t y   st r u c t u r e   d i s c o v e r y   a l g o r i t h ms,   J o u r n a l   o f   C o n v e r g e n c e   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y ,   v o l .   6 ,   n o .   1 1 ,   p p .   2 8 3 2 9 2 ,   N o v .   2 0 1 1 ,   d o i :   1 0 . 4 1 5 6 / j c i t . v o l 6 . i ss u e 1 1 . 3 2 .   [ 9 ]   K .   V a r s h a   a n d   K .   K .   P a t i l ,   A n   o v e r v i e w   o f   c o mm u n i t y   d e t e c t i o n   a l g o r i t h m i n   so c i a l   n e t w o r k s ,   i n   2 0 2 0   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I n v e n t i v e   C o m p u t a t i o n   T e c h n o l o g i e s (I C I C T ) ,   I EEE,   F e b .   2 0 2 0 ,   p p .   1 2 1 126 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I C T4 8 0 4 3 . 2 0 2 0 . 9 1 1 2 5 6 3 .   [ 1 0 ]   V .   D .   B l o n d e l ,   J . - L.   G u i l l a u me,   R .   L a mb i o t t e ,   a n d   E.   Le f e b v r e ,   F a s t   u n f o l d i n g   o f   c o mm u n i t i e i n   l a r g e   n e t w o r k s ,   J o u r n a l   o f   S t a t i st i c a l   M e c h a n i c s:   T h e o ry  a n d   Ex p e r i m e n t ,   v o l .   2 0 0 8 ,   n o .   1 0 ,   p .   P 1 0 0 0 8 ,   O c t .   2 0 0 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 2 - 5 4 6 8 / 2 0 0 8 / 1 0 / P 1 0 0 0 8 .   [ 1 1 ]   M .   E.   J .   N e w m a n ,   A n a l y si o f   w e i g h t e d   n e t w o r k s ,   Ph y si c a l   Re v i e w   E ,   v o l .   7 0 ,   n o .   5 ,   N o v .   2 0 0 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 3 / P h y s R e v E. 7 0 . 0 5 6 1 3 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 6 919 - 9 2 8   928   [ 1 2 ]   A .   F .   A l - M u k h t a r   a n d   E .   S .   A l - S h a mery ,   G r e e d y   mo d u l a r i t y   g r a p h   c l u st e r i n g   f o r   c o mm u n i t y   d e t e c t i o n   o f   l a r g e   c o - a u t h o r s h i p   n e t w o r k ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   En g i n e e ri n g   T e c h n o l o g y ,   v o l .   7 ,   n o .   4 . 1 9 ,   p p .   8 5 7 8 6 3 ,   N o v .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 4 4 1 9 / i j e t . v 7 i 4 . 1 9 . 2 8 0 5 8 .   [ 1 3 ]   V .   A .   Tr a a g ,   L.   W a l t ma n ,   a n d   N .   J .   v a n   E c k ,   F r o Lo u v a i n   t o   L e i d e n :   g u a r a n t e e i n g   w e l l - c o n n e c t e d   c o m mu n i t i e s,”   S c i e n t i f i c   Re p o r t s ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   M a r .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 0 1 9 - 4 1 6 9 5 - z.   [ 1 4 ]   M .   R o s v a l l   a n d   C .   T .   B e r g st r o m,   M a p s   o f   r a n d o m   w a l k o n   c o mp l e x   n e t w o r k s   r e v e a l   c o mm u n i t y   st r u c t u r e ,   Pro c e e d i n g s   o f   t h e   N a t i o n a l   A c a d e m y   o f   S c i e n c e s ,   v o l .   1 0 5 ,   n o .   4 ,   p p .   1 1 1 8 1 1 2 3 ,   Ja n .   2 0 0 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 7 3 / p n a s. 0 7 0 6 8 5 1 1 0 5 .   [ 1 5 ]   J.  X i e ,   B .   K .   S z y m a n s k i ,   a n d   X .   L i u ,   S LPA :   u n c o v e r i n g   o v e r l a p p i n g   c o mm u n i t i e s   i n   so c i a l   n e t w o r k s   v i a   a   sp e a k e r - l i st e n e r   i n t e r a c t i o n   d y n a mi c   p r o c e ss,   i n   2 0 1 1   I EEE   1 1 t h   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   D a t a   Mi n i n g   W o r k sh o p s ,   I EEE,   D e c .   2 0 1 1 ,     p p .   3 4 4 349 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C D M W . 2 0 1 1 . 1 5 4 .   [ 1 6 ]   A .   C l a u se t ,   M .   E.   J .   N e w ma n ,   a n d   C .   M o o r e ,   F i n d i n g   c o mm u n i t y   st r u c t u r e   i n   v e r y   l a r g e   n e t w o r k s ,   P h y s i c a l   R e v i e w   E ,   v o l .   7 0 ,   n o .   6 ,   D e c .   2 0 0 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 3 / p h y sr e v e . 7 0 . 0 6 6 1 1 1 .   [ 1 7 ]   P .   P o n a n d   M .   L a t a p y ,   C o m p u t i n g   c o mm u n i t i e i n   l a r g e   n e t w o r k s u si n g   r a n d o w a l k s,”   i n   C o m p u t e a n d   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e s   -   I S C I S   2 0 0 5 ,   S p r i n g e r   B e r l i n   H e i d e l b e r g ,   2 0 0 5 ,   p p .   2 8 4 2 9 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 1 1 5 6 9 5 9 6 _ 3 1 .   [ 1 8 ]   J.  R e i c h a r d t   a n d   S .   B o r n h o l d t ,   S t a t i st i c a l   m e c h a n i c o f   c o mm u n i t y   d e t e c t i o n ,   P h y s i c a l   Re v i e w   E ,   v o l .   7 4 ,   n o .   1 ,   J u l .   2 0 0 6 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 3 / P h y sR e v E. 7 4 . 0 1 6 1 1 0 .   [ 1 9 ]   G .   P a l l a ,   I .   D e r é n y i ,   I .   F a r k a s ,   a n d   T.   V i c se k ,   U n c o v e r i n g   t h e   o v e r l a p p i n g   c o mm u n i t y   s t r u c t u r e   o f   c o mp l e x   n e t w o r k i n   n a t u r e   a n d   so c i e t y ,   N a t u re ,   v o l .   4 3 5 ,   p p .   8 1 4 8 1 8 ,   J u n .   2 0 0 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / n a t u r e 0 3 6 0 7 .   [ 2 0 ]   M .   V a su d e v a n ,   H .   B a l a k r i s h n a n ,   a n d   N .   D e o ,   C o mm u n i t y   d i sc o v e r y   a l g o r i t h ms :   a n   o v e r v i e w ,   C o n g r e ss u N u m e r a n t i u m   v o l .   1 9 6 ,   p p .   1 2 7 1 4 2 ,   2 0 0 9 .   [ 2 1 ]   B .   To a z a   a n d   D .   E . - K i ss,   A u t o ma t e d   b i b l i o me t r i c   d a t a   g e n e r a t i o n   i n   P y t h o n   f r o a   b i b l i o g r a p h i c   d a t a b a s e ,   S o f t w a re  I m p a c t s   v o l .   1 9 ,   M a r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . si m p a . 2 0 2 3 . 1 0 0 6 0 2 .   [ 2 2 ]   N .   R .   S mi t h ,   P .   N .   Zi v i c h ,   L.   M .   F r e r i c h s,  J.  M o o d y ,   a n d   A .   E .   A i e l l o ,   A   g u i d e   f o r   c h o o s i n g   c o mm u n i t y   d e t e c t i o n   a l g o r i t h ms  i so c i a l   n e t w o r k   s t u d i e s:   t h e   q u e st i o n   a l i g n m e n t   a p p r o a c h ,   Am e r i c a n   J o u r n a l   o f   Pre v e n t i v e   Me d i c i n e ,   v o l .   5 9 ,   n o .   4 ,   p p .   5 9 7 6 0 5 ,   O c t .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a m e p r e . 2 0 2 0 . 0 4 . 0 1 5 .   [ 2 3 ]   S .   R a d h a k r i s h n a n ,   S .   Er b i s,  J.  A .   I saa c s ,   a n d   S .   K a m a r t h i ,   N o v e l   k e y w o r d   c o - o c c u r r e n c e   n e t w o r k - b a se d   met h o d s   t o   f o st e r   sy st e ma t i c   r e v i e w o f   sc i e n t i f i c   l i t e r a t u r e ,   PLO S   O N E ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   M a r .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 3 7 1 / j o u r n a l . p o n e . 0 1 7 2 7 7 8 .   [ 2 4 ]   A .   H a mm   a n d   S .   O d r o w sk i ,   T e r m - c o mm u n i t y - b a se d   t o p i c   d e t e c t i o n   w i t h   v a r i a b l e   r e s o l u t i o n ,   I n f o rm a t i o n ,   v o l .   1 2 ,   n o .   6 ,     M a y   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i n f o 1 2 0 6 0 2 2 1 .   [ 2 5 ]   Z.   Y a n g ,   R .   A l g e sh e i m e r ,   a n d   C .   J .   T e sso n e ,   A   c o mp a r a t i v e   a n a l y si s   o f   c o mm u n i t y   d e t e c t i o n   a l g o r i t h ms  o n   a r t i f i c i a l   n e t w o r k s , ”  S c i e n t i f i c   Re p o r t s ,   v o l .   6 ,   n o .   1 ,   A u g .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / sr e p 3 0 7 5 0 .   [ 2 6 ]   A .   K a k i s i a n d   I .   S o g u k p i n a r ,   W e i g h t i n g   l i n k s   b a se d   o n   c o - o c c u r r e n c e   r e l a t i o n sh i p   f o r   c o mm u n i t y   d e t e c t i o n   e n h a n c e me n t ,   i n   Pro c e e d i n g o f   t h e   2 0 1 7   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   D a t a   Mi n i n g ,   C o m m u n i c a t i o n a n d   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y ,   i n   D M C I 1 7 .   N e w   Y o r k ,   U n i t e d   S t a t e s :   A C M ,   M a y   2 0 1 7 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 0 8 9 8 7 1 . 3 0 8 9 8 9 5 .   [ 2 7 ]   R .   K .   D a r st ,   Z .   N u ssi n o v ,   a n d   S .   F o r t u n a t o ,   I mp r o v i n g   t h e   p e r f o r ma n c e   o f   a l g o r i t h ms   t o   f i n d   c o mm u n i t i e s i n   n e t w o r k s,   P h y si c a l   Re v i e w   E ,   v o l .   8 9 ,   n o .   3 ,   M a r .   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 3 / P h y s R e v E. 8 9 . 0 3 2 8 0 9 .   [ 2 8 ]   R .   H a r d e r ,   U s i n g   S c o p u a n d   O p e n A l e x   A P I t o   r e t r i e v e   b i b l i o g r a p h i c   d a t a   f o r   e v i d e n c e   sy n t h e si s.   A   p r o c e d u r e   b a se d   o n   B a sh   a n d   S Q L,   Me t h o d sX ,   v o l .   1 2 ,   J u n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . m e x . 2 0 2 4 . 1 0 2 6 0 1 .   [ 2 9 ]   A .   N .   A .   N u a r   a n d   S .   C .   S e n ,   E x a mi n i n g   t h e   t r e n d   o f   r e se a r c h   o n   b i g   d a t a   a r c h i t e c t u r e :   b i b l i o me t r i c   a n a l y si u s i n g   S c o p u s   d a t a b a se ,   Pr o c e d i a   C o m p u t e S c i e n c e ,   v o l .   2 3 4 ,   p p .   1 7 2 1 7 9 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s. 2 0 2 4 . 0 4 . 0 1 0 .   [ 3 0 ]   S .   V   M a h a d e v k a r ,   S .   P a t i l ,   K .   K o t e c h a ,   L .   W .   S o o n g ,   a n d   T.   C h o u d h u r y ,   E x p l o r i n g   A I - d r i v e n   a p p r o a c h e f o r   u n st r u c t u r e d   d o c u me n t   a n a l y s i s a n d   f u t u r e   h o r i z o n s,”   J o u r n a l   o f   Bi g   D a t a ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 ,   Ju l .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 0 5 3 7 - 0 2 4 - 0 0 9 4 8 - z.       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       K iruth ik a   R .           h o ld s   a   Ba c h e lo r   o S c ien c e   (B. S c . i n   Co m p u ter S c ien c e M a ste r   o S c ien c e   (M . S c . in   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   M a ste o P h il o s o p h y   (M . P h il . i n   Co m p u ter  S c ien c e ,   b e sid e se v e ra p ro fe ss io n a c e rti fica tes   a n d   sk il ls.  S h e   is  c u rre n tl y   p u rs u in g   Do c t o o P h i lo so p h y   (P h . D.)  i n   Co m p u ter  S c ien c e   a P S G Krish n a m m a Co ll e g e   fo Wo m e n ,   P e e lam e d u ,   Co imb a t o re .   He re se a rc h   a re a o in tere st  in c lu d e   d a ta  m in in g ,   we b   m in in g ,   so c ial  n e two rk   a n a l y sis,  c o m m u n it y   d e tec ti o n ,   a n d   b i b li o m e tri c   a n a ly sis .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il k i rth i k a m o le @g m a il . c o m .         K r ish n a v e n i   S a k k a r a p a n         c o m p lete d   M CA. ,   M . P h il . ,   P h . D . ,   i n   C o m p u ter  S c ien c e   a n d   is  c u rre n tl y   wo rk in g   a a n   a ss istan p ro fe ss o in   De p a r tme n o Da ta  An a ly ti c s   (P G ),   P S G Krish n a m m a Co ll e g e   fo W o m e n ,   Co im b a to re ,   Ta m il   Na d u ,   In d ia.  F o u r tee n   y e a rs  o f   e x p e rie n c e   in   tea c h i n g   a n d   p u b li sh e d   8 0 +   p a p e rs   in   i n tern a ti o n a l   jo u rn a ls   a n d   c h a p ters .   Also   p re se n te d   3 0 +   p a p e rs  in   v a ri o u s   n a ti o n a l   a n d   i n tern a ti o n a c o n fe re n c e s In tere ste d   re se a rc h   a re a a re   d a ta  m in i n g   a n d   wa re h o u sin g ,   so ftwa re   e n g in e e rin g ,   b io i n fo rm a ti c s,  c o m p u ter   n e tw o r k s ,   a n d   n e u ra l   n e two r k s .   S h e   is  a   re v iew e i n   n a ti o n a a n d   in tern a ti o n a j o u r n a l s.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il k r ish n a v e n is @p sg rk c w.ac . in .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.