《表2 LFR Benchmark网络参数设置》

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《一种新的基于标签传播的复杂网络重叠社区识别算法》

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为了客观反映各算法的性能，设计4组不同类型的网络如下:1)重叠节点较少且重叠节点同时归属社区较少，但社区结构逐渐模糊；2)重叠节点较多，重叠节点同时归属社区较少，但社区结构逐渐模糊；3)社区结构较为清晰，但重叠节点同时归属的社区逐渐增多；4)社区结构较为模糊，但重叠节点同时归属社区逐渐增多.LFR Benchmark具体参数设置见表2.表2中:参数n为网络规模；k为网络中节点的平均度；kmax为网络中节点的最大度；Cmin、Cmax为代表网络中最小的社区节点数及最大的社区节点数；On为网络中重叠节点数；Pm为重叠节点同时可归属的社区数；μ为混合比例数，μ值越小社区结构越清晰，反之亦然.