Abstract—In the social world the sh

Abstract—In the social world the sharing of knowledge, data’s and concepts within a group is done through the network of interactions and relationships. A community is formed by a
group of individuals of same interest to share common values within themselves at a higher rate than outside the community. It can be a social unit of any size. The significant chore while
studying the social network is to identify the communities. Communities facilitate to determine the cluster of intermingling objects denoted as nodes and the relations within themselves. In
this paper, we propose a integrated framework for community detection in social networks. To find the communities in a social network our proposed framework follows a density based
approach. We implement our proposed approach for different real-time dataset and got better results. Thus the proposed framework efficiently detects the communities exist in the social
network.

結果 (繁體中文) 1:

抽象 — — 在社會世界分享知識、 資料和組內的概念通過網路的相互作用和關係。社區由形成的。組內自己速度較高外，社會的共同價值觀同樣感興趣的個人。它可以是任何大小一個社會單元。同時顯著苦差事研究社會網路就是要確定社區。社區便利以確定群集的混合物件表示為節點和內部自己的關係。在本文中，我們提出一個綜合的框架社會網路中社區檢測。在社會網路中查找社區我們擬議的框架遵循基於密度方法。我們執行我們建議的方法，為不同的即時資料集，並得到了更好的結果。因此擬議的框架有效地檢測到社區存在於社會網路。

結果 (繁體中文) 2:

摘要：在社會世界的知識共享，組內數據的概念，並通過互動和關係網絡完成的。社區是由形成
組相同興趣的人以更高的速度比社區之外的範圍內自己擁有共同的價值觀。它可以是任何尺寸的社會單位。而顯著苦差事
研究社交網絡是確定的社區。社區便利確定交織表示為節點，從自身的關係對象的集群。在
本文中，我們提出了社會網絡社區發現一個綜合框架。為了找到在社會網絡中我們提出的框架遵循的密度基於社區
的做法。我們貫徹我們提出了不同的實時數據的做法，得到了較好的效果。因此，該框架有效地檢測到社會中存在的社區
網絡。