Gemenskapsdetektion är ett vanligt problem i grafdataanalys som består av att hitta grupper av tätt anslutna noder med få anslutningar till noder utanför gruppen. I synnerhet är det en viktig uppgift på många vetenskapliga områden att identifiera samhällen i storskaliga nätverk. I denna översyn utvärderade vi åtta toppmoderna och fem traditionella algoritmer för överlappande och osammanhängande communitydetektion på storskaliga verkliga nätverk med kända mark-sanning samhällen. Dessa 13 algoritmer jämfördes empiriskt med hjälp av godhetsmått som mäter de identifierade samhällenas strukturella egenskaper, samt prestandamått som utvärderar dessa samhällen mot marksanningen. Våra resultat visar att dessa två typer av mätvärden inte är likvärdiga. Det vill säga, en algoritm kan prestera bra i termer av godhetsmått, men dåligt i termer av prestandamått, eller vice versa.
I en nyligen genomförd undersökning, Arenberg m.fl. REF utvärderar fyra överlappande gemenskapliga detektionsalgoritmer tillsammans med nio icke-överlappande algoritmer på storskaliga verkliga nätverk.
Community detection in large‐scale networks: a survey and empirical evaluation
{'venue': None, 'journal': 'Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}