Gemenskapens struktur är ett av de viktigaste inslagen i verkliga nätverk och avslöjar den interna organisationen av noderna. Många algoritmer har föreslagits men den avgörande frågan om testning, dvs. Frågan om hur bra en algoritm är, med avseende på andra, är fortfarande öppen. Standardtester inkluderar analys av enkla konstgjorda grafer med en inbyggd gemenskap struktur, att algoritmen måste återhämta sig. De särskilda diagram som används i faktiska tester har dock en struktur som inte återspeglar de verkliga egenskaperna hos noder och samhällen som finns i verkliga nätverk. Här introducerar vi en ny klass av referensdiagram, som förklarar heterogeniteten i fördelningen av nodgrader och samhällsstorlekar. Vi använder detta nya riktmärke för att testa två populära metoder för community detektion, modularitet optimering och Potts modell kluster. Resultaten visar att det nya riktmärket utgör ett mycket svårare test för algoritmer än standardriktmärken, vilket avslöjar gränser som kanske inte syns vid en första analys.
Författarna i REF generaliserade metoden av Girvan och Newman och betonade att fördelningen av nodgrader och samhällsstorlekar i verkliga nätverk är heterogen.
Benchmark graphs for testing community detection algorithms
{'venue': 'Physical Review E78, 046110 (2008)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics', 'Medicine']}