Att avslöja den latenta samhällsstrukturen, som är avgörande för att förstå nätverkens egenskaper, är ett viktigt problem i nätverks- och grafanalys. Under det senaste årtiondet har många strategier föreslagits för att lösa detta utmanande problem på olika sätt, dvs. olika åtgärder eller datastrukturer. Olyckligtvis blev experimentella rapporter om befintliga tekniker otillräckliga i fråga om giltighet och integritet, eftersom många jämförelser inte baserades på en enhetlig kodbas eller endast diskuterades i teorin. Vi genomför en fördjupad benchmarkingstudie av hur samhället kan upptäckas i sociala nätverk. Vi utformar ett allmänt detekteringsförfarande för gemenskapen och föreslår ett förfarandeorienterat ramverk för benchmarking. Denna ram gör det möjligt för oss att utvärdera och jämföra olika tillvägagångssätt för att på ett systematiskt och grundligt sätt upptäcka samhället under identiska experimentella förhållanden. På det kan vi analysera och diagnostisera den inneboende defekten i befintliga metoder djupt, och ytterligare göra effektiva förbättringar på motsvarande sätt. Vi har på nytt implementerat tio toppmoderna representativa algoritmer på detta ramverk och gjort omfattande utvärderingar av flera aspekter, inklusive effektivitetsutvärderingar, resultatutvärderingar, känslighetsutvärderingar osv. Vi diskuterar deras meriter och brister på djupet, och drar en uppsättning take-away intressanta slutsatser. Dessutom presenterar vi hur vi kan göra diagnoser för dessa algoritmer vilket resulterar i betydande förbättringar.
Dessutom Wang et al. REF tillhandahåller ett förfarandeinriktat ramverk för benchmarking och jämför olika algoritmer.
Community Detection in Social Networks: An In-depth Benchmarking Study with a Procedure-Oriented Framework
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}