网络拓扑结构对社区检测中邻近度度量效率的影响
社会与信息网络
2021-11-03 v1
摘要
许多社区检测算法需要在节点集合上引入一种度量。此前，人们为寻找性能最优的度量付出了大量努力。在大多数情况下，实验是在多个数据集或随机图上进行的。然而，表示真实系统的图在拓扑结构上可能完全不同：差异可能体现在网络规模、簇结构、度分布、边密度等方面。因此，有必要明确检验一种度量相对于另一种度量的优势在不同网络拓扑下是否保持。本文考虑了多种邻近度度量对不同结构网络进行聚类的效率。结果表明，在某些情况下度量的效率确实依赖于网络拓扑。不过，也有可能找到对大多数拓扑都表现良好的度量。
引用
@article{arxiv.2111.01229,
title = {Impact of network topology on efficiency of proximity measures for community detection},
author = {Rinat Aynulin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.01229},
year = {2021}
}