《表2 多层网络社区发现方法的比较》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
表2是本文对目前已有的16种多层网络社区发现方法的总结，主要从实现机制、层间相关性、优点、局限性、适用网络、算法复杂性等方面进行了分析和比较。
| 图表编号 | XD00190591600 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.11.01 |
| 作者 | 陈可佳、陈利明、吴桐 |
| 绘制单位 | 南京邮电大学计算机学院、江苏省大数据安全与智能处理重点实验室、南京邮电大学计算机学院、南京邮电大学计算机学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 长三角城市群铁路联系网络的社区发现》2020.10.10
- 《表5 社交网络数据集：密度聚类在社区发现中的应用研究》2020.11.01
- 《表4 真实网络数据集：密度聚类在社区发现中的应用研究》2020.11.01
- 《表1 生成网络参数值：求解多目标社区发现问题的离散化随机漂移粒子群优化算法》2021.03.10
- 《表3 数据集的统计信息：多层网络社区发现研究综述》2020.11.01
- 《表3 古徽州“歙县”网络中发现的几个主要社区及节点信息》2020.05.15
- 《表4 真实网络数据集：结合改进差分进化和模块密度的社区发现算法》2020.06.01
- 《表4 模型评估分数比较：贝叶斯网络查询语义扩展的专家发现方法》2020.07.01
- 《表4 真实网络数据集：节点局部Fiedler向量中心性差值社区发现算法》2019.12.01
- 《表3 LFR基准网络：融入K-核迭代因子的重叠社区发现算法》2020.02.01
- 《表7 有标签真实网络中不同相似性度量的社区发现实验结果》2019.11.30
- 《表1 人工网络数据集：基于熵加权属性子空间的目标社区发现》2019.08.01
- 《表1 真实网络数据集：主动纠错式半监督聚类社区发现算法》2019.09.01
- 《表1 真实网络数据集：基于边权的稳定标签传播社区发现算法》2019.02.01
- 《表1 符号说明：一种基于网络嵌入的社区发现方法》2019.08.25
- 《表1 GN社区划分表：动态网络社区发现算法研究》2019.02.20
- 《表5 三种算法比较：动态网络社区发现算法研究》2019.02.20
- 《表3 真实网络信息：基于密度峰值和社区归属度的重叠社区发现算法》2019.05.01
- 《表1 真实网络数据集：一种基于改进密度峰值聚类的社区发现算法》2019.04.01
- 《表2 真实网络数据：融入H指数的局部拓展类重叠社区发现算法》2019.01.01