文件名称：人工网络上社区检测算法的比较分析-研究论文
文件大小：4.68MB
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更新时间：2024-06-30 06:40:24
论文研究
已经开发了许多社区检测算法来揭示复杂网络的细观特性。 然而，就准确性和计算时间而言，算法有多好仍然是开放的。 现实世界网络上的测试算法有一定的限制，这使得他们的见解可能有偏见：网络通常很小，底层社区没有客观定义。 在这项研究中，我们使用 Lancichinetti-Fortunato-Radicchi 基准图来测试八种最先进的算法。 我们使用补充措施和算法的计算时间来量化准确性。 基于简单的网络属性和上述结果，我们提供了帮助为给定网络选择最合适的社区检测算法的指南。 此外，这些规则允许揭示给定宏观网络特性的特定算法使用的局限性。 我们的贡献有三方面：首先，我们提供了实际的技术，可以根据所考虑的网络的可观察属性来确定在大多数情况下哪种算法最适合。 其次，我们使用混合参数作为寻找不同算法可靠性范围的易于测量的指标。 最后，我们研究了与网络大小的依赖关系，重点是算法的预测能力和有效计算时间。