《表8 各算法在LFR2网络上的NMI值》
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《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》
表7和表8记录了6种算法在LFR2网络中获得的相应社区其模块度Q与NMI值的情况。在表7中,可以看出DRDPSO在LFR2的10个网络中,获得Qmax、Qavg值相对较高,在模块度上获取的社区结构质量稍高一些。
图表编号 | XD00201821400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.03.10 |
作者 | 李萍、汪芬、陈祺东、孙俊 |
绘制单位 | 人工智能与模式识别国际联合实验室(江南大学)、无锡职业技术学院物联网技术学院、人工智能与模式识别国际联合实验室(江南大学)、人工智能与模式识别国际联合实验室(江南大学)、人工智能与模式识别国际联合实验室(江南大学) |
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