Graph clustering and graph outlier detection have been studied extensively on plain graphs, with various applications. Recently, algorithms have been extended to graphs with attributes as often observed in the real-world. However, all of these techniques fail to incorporate the user preference into graph mining, and thus, lack the ability to steer algorithms to more interesting parts of the attributed graph.In this work, we overcome this limitation and introduce a novel user-oriented approach for mining attributed graphs. The key aspect of our approach is to infer user preference by the so-called focus attributes through a set of user-provided exemplar nodes. In this new problem setting, clusters and outliers are then simultaneously mined according to this user preference. Specifically, our FocusCO algorithm identifies the focus, extracts focused clusters and detects outliers. Moreover, FocusCO scales well with graph size, since we perform a local clustering of interest to the user rather than global partitioning of the entire graph. We show the effectiveness and scalability of our method on synthetic and realworld graphs, as compared to both existing graph clustering and outlier detection approaches.

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Clustering methods based on modularity are wellestablished and widely used for graph data. However, today's applications store additional attribute information for each node in the graph. This attribute information may even be contradicting with the graph structure, which raises a major challenge for the simultaneous mining of both information sources. For attributed graphs it is essential to be aware of such contradicting effects caused by irrelevant attributes and highly deviating attribute values of outlier nodes. In this work, we focus on the robustness of graph clustering w.r.t. irrelevant attributes and outliers. We propose a modularity-driven approach for parameter-free clustering of attributed graphs and several efficient algorithms for its computation. The efficiency is achieved by our incremental calculation of attribute information within these modularity-driven algorithms. In our experiments, we evaluate our modularity-driven algorithms w.r.t. the new challenges in attributed graphs and show that they outperform existing approaches on large attributed graphs.

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Cómo citar este artículo / Referencia normalizada C de las Heras Pedrosa, FJ Paniagua Rojano, C Jambrino Maldonado, P Iglesias Sánchez (2017): "La imagen de los candidatos en las elecciones presidenciales de Estados Unidos en 'prensa' digital española". Revista Latina de Comunicación Social, 72, pp. 975 Abstracts [ES]Introducción. Este trabajo analiza la imagen que proyectan los principales diarios españoles sobre la última campaña de las elecciones presidenciales en Estados Unidos, y por tanto, la influencia que pueden ejercer los medios de mayor difusión en nuestro país en la opinión pública española sobre este acontecimiento. Hipótesis y objetivos. Se parte de la hipótesis de que, las características personales y la dramatización efectuada por los candidatos en la campaña electoral incentivaron aún más el interés de los ciudadanos, si bien la lejanía de las elecciones conlleva que la percepción que los españoles tenían de cada uno de los candidatos venía influenciada por el consumo de información política en los medios que siguen habitualmente. Metodología. Para ello, nos apoyamos en la técnica metodológica del análisis de contenido. En concreto, se analizan un total de 817 noticias, 448 elpais.es y 369 ABC.es, entre el 1 de junio y el 8 de noviembre de 2016. La búsqueda de las noticias se basó en las palabras claves "Trump" o "Clinton" en el titular o en el subtítulo. Resultados. El candidato que más titulares protagonizó en ambos diarios fue Trump, y el tipo de titular predominante durante la campaña fue el informativo (55,6%) frente al 21,2% que fueron apelativos y el 23,3% fueron de impacto. En cuanto al tratamiento informativo en ambos medios, se observa que, en la mayoría de las noticias, se posicionan contra el candidato Trump. Conclusiones. Así, puede concluirse que los medios no solo intervienen en la creación de escenarios, sino que son un elemento clave en la construcción de la imagen de los candidatos. , 72-2017-1203| ISSN 1138-5820 | Año 2017 http://www.revistalatinacs.org/072paper/1203/53es.html Página 976 RLCS, RevistaLatina de Comunicación Social, 72 -Páginas 975 a 997 Investigación Financiada| DOI: 10.4185/RLCS[EN] Introduction. This paper analyzes the projected image of USA presidential election by main Spanish newspaper, thus the power of media on public opinion is shown. Hyphotesis and objectives. Personal characteristics and candidates' dramatization in electoral campaign catch more attention of Spanish people. Precisely, the geographical distance increases the influence of mass media on candidates' perception but consumption of information is a relevant factor in this way.Methods. Content analysis is used to support the research, specifically 817 online news from el pais.es (448) and ABC.es (369) for the period from1 th June to 8 th November of 2016. Searching of targeted news was based on keywords "Trump" and "Clinton" in the headline or the sub-headline. Results. Trump was the candidate who was featured more headlines. Regarding information processing, informative headlines (55.6%) ...