I detta dokument granskas toppmodernheten i överlappande detekteringsalgoritmer för samhället, kvalitetsåtgärder och riktmärken. En grundlig jämförelse av olika algoritmer (totalt fjorton) tillhandahålls. Förutom utvärdering på lokal nivå föreslår vi en ram för utvärdering av algoritmers förmåga att upptäcka överlappande noder, vilket bidrar till att bedöma överupptäckt och underupptäckt. Efter att ha övervägt detektionsprestanda på gemenskapsnivå mätt med Normalized Mutual Information, Omega-index och nodnivå detektionsprestanda mätt med Fscore, kom vi fram till följande slutsatser. För nätverk med låg överlappande densitet erbjuder SLPA, OSLOM, Game och COPRA bättre prestanda än de andra testade algoritmerna. För nätverk med hög överlappande densitet och hög överlappande mångfald ger både SLPA och Game relativt stabil prestanda. Testresultaten tyder dock också på att upptäckten i sådana nätverk ännu inte är helt löst. En vanlig egenskap som observeras av olika algoritmer i verkliga nätverk är den relativt lilla bråkdelen av överlappande noder (vanligtvis mindre än 30%), som var och en tillhör endast 2 eller 3 samhällen.
Ett annat relevant dokument REF diskuterar överlappande gemenskapliga detektionsalgoritmer tillsammans med olika kvalitetsmätningar.
Overlapping Community Detection in Networks: the State of the Art and Comparative Study
{'venue': 'ACM Computing Surveys 45(4), Article 43 (August 2013)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}