Många community detektionsalgoritmer har utvecklats för att avslöja de mesoskopiska egenskaperna hos komplexa nätverk. Men hur bra en algoritm är, i termer av noggrannhet och datortid, är fortfarande öppen. Test av algoritmer i verkliga nätverk har vissa begränsningar som gjorde deras insikter potentiellt partiska: nätverken är vanligtvis små, och de underliggande samhällena definieras inte objektivt. I denna studie använder vi referensgrafen Lancichinetti-Fortunato-Radicchi för att testa åtta toppmoderna algoritmer. Vi kvantifierar noggrannheten med hjälp av kompletterande åtgärder och algoritmers datortid. Baserat på enkla nätverksegenskaper och ovan nämnda resultat ger vi riktlinjer som hjälper till att välja den mest lämpliga community detektionsalgoritmen för ett givet nätverk. Dessa regler gör det dessutom möjligt att upptäcka begränsningar i användningen av specifika algoritmer med tanke på makroskopiska nätverksegenskaper. Vårt bidrag är trefaldigt: för det första tillhandahåller vi faktiska tekniker för att avgöra vilken som är den mest lämpade algoritmen under de flesta omständigheter baserade på observerbara egenskaper hos det aktuella nätverket. För det andra använder vi blandningsparametern som en lätt mätbar indikator för att hitta de olika algoritmernas tillförlitlighetsområden. Slutligen studerar vi beroendet med nätverksstorlek med fokus på både algoritmens förutsägelsekraft och den effektiva datortiden.
I ett annat dokument nyligen genomför REF en jämförande analys av gemenskapens detektionsalgoritmer på LFR-riktmärket för att ge opartiska riktlinjer för att välja algoritmer för ett visst nätverk.
A Comparative Analysis of Community Detection Algorithms on Artificial Networks
{'venue': 'Scientific Reports 6, 30750 (2016)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Medicine']}