ABSTRACT Ett av de mest studerade problemen i analysen av komplexa nätverk är upptäckten av samhällsstrukturer. Många algoritmer har föreslagits för att hitta samhällen men sökandet efter den bästa algoritmen är fortfarande på. Oftare än inte fokuserar forskarna på att utveckla snabba och exakta algoritmer som kan tillämpas generiskt på nätverk från olika domäner. Eftersom nätverkens topologi förändras med avseende på domäner, lyckas inte algoritmer för detektering av gemenskaper ta emot dessa förändringar för att upptäcka samhällen. I denna uppsats försöker vi lyfta fram detta problem genom att studera nätverk med olika topologier och utvärdera prestandan hos samhällets detektionsalgoritmer mot bakgrund av dessa topologiska förändringar. För att skapa nätverk med olika topologier använde vi den välkända modellen Lancichinetti-FortunatoRadicchi (LFR), och vi föreslår också en ny modell som heter Naïve Scale-Free Clustering för att undvika eventuella fördomar som kan införas av den underliggande nätverksgenerationsmodellen. Resultat avslöjar flera begränsningar av de nuvarande populära nätverk kluster algoritmer misslyckas med att korrekt hitta samhällen. Detta tyder på behovet av att se över utformningen av nuvarande klusteralgoritmer för att förbättra deras prestanda. INDEX TERMS Sociala nätverk och grafer, nätverkstopologi, referensnätverk, samhällsdetektionsalgoritmer, normaliserad ömsesidig information.
Referens REF studerade olika topologiska nätverk och utvärderade prestandan hos gemenskapens detektionsalgoritmer mot bakgrund av topologiska förändringar.
Topology of Complex Networks and Performance Limitations of Community Detection Algorithms
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}