Sammanfattning: Detektion av gemenskapen är ett av de mest aktiva områdena inom komplexa nätverksanalyser, på grund av dess potentiella värde i praktiska tillämpningar. Många verk inspirerade av olika paradigm ägnar sig åt att utveckla algoritmiska lösningar som gör det möjligt att avslöja nätverksstrukturen i sådana sammanhållna undergrupper. Jämförande studier som rapporteras i litteraturen bygger vanligtvis på en prestandamått med hänsyn till samhällsstrukturen som en partition (Rand Index, Normalized Mutual Information, etc.). Denna typ av jämförelse försummar emellertid de topologiska egenskaperna hos samhällena. I den här artikeln presenterar vi en omfattande jämförande studie av en representativ uppsättning metoder för detektering av samhället, där vi antar båda typerna av utvärdering. Gemenskapsinriktade topologiska åtgärder används för att kvalificera samhällena och utvärdera deras avvikelse från referensstrukturen. För att härma verkliga system använder vi artificiellt genererade realistiska nätverk. Det visar sig att det inte finns någon motsvarighet mellan båda metoderna: en hög prestanda motsvarar inte nödvändigtvis korrekt topologiska egenskaper, och vice versa. De kan därför betraktas som kompletterande, och vi rekommenderar att de tillämpas båda för att göra en fullständig och korrekt bedömning.
Orman m.fl. REF presenterar en jämförande studie av en representativ uppsättning av lokala detektionsalgoritmer med hjälp av LFR-modellen med lämpliga parametrar för att generera realistiska oriktade icke-överlappande nätverk.
Comparative Evaluation of Community Detection Algorithms: A Topological Approach
{'venue': 'Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, (2012):P08001', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}