《表4 算法参数设置：基于密度峰值和社区归属度的重叠社区发现算法》
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为比较OCDPCB算法的性能，选取COPRA算法[19]、CPM算法[12]、DEMON算法[16]、DBLINK算法[24]和CSDPC算法[27]作为对比算法.通过比较算法在不同人工数据集和真实数据集上的实验结果，分析OCDPCB算法的精度和效率.实验过程中各算法的参数和CSDPC算法的聚类中心均通过多次实验取最佳值来设定，各算法的参数设置如表4所示.
| 图表编号 | XD0045035400 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2019.05.01 |
| 作者 | 郭昆、彭胜波、张瑛瑛、陈羽中 |
| 绘制单位 | 福州大学数学与计算机科学学院、福建省网络计算与智能信息处理重点实验室、空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室、福州大学数学与计算机科学学院、福建省网络计算与智能信息处理重点实验室、空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室、国网信通亿力科技有限责任公司、福州大学数学与计算机科学学院、福建省网络计算与智能信息处理重点实验室、空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
