《表6 不同Bregman divergence的函数形式在不同数据集下AvgF1指标》

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《一种基于网络嵌入的社区发现方法》


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本文进一步对“领袖节点”中“声誉”的Bregman divergence的选择进行分析,实验中,初始化的社区数量设定为相应数据集中真实的社区数量,网络嵌入共识嵌入维度选择40维,节点邻居相似性函数选择Jaccard系数,分析Bregman divergence的欧式距离函数以及余弦距离函数对实验的影响,选取表现最佳的指标,具体实验结果如表6所示,从表6中可以观察到在其它实验参数固定时在大多数的数据集中选取欧氏距离函数比选取余弦距离所得到的实验结果要更好.