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→社团检测算法的评价标准
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</ref><ref>{{Cite journal|last=Pasta|first=M. Q.|last2=Zaidi|first2=F.|date=2017|title=Topology of Complex Networks and Performance Limitations of Community Detection Algorithms|journal=IEEE Access|volume=5|pages=10901–10914|doi=10.1109/ACCESS.2017.2714018}}</ref>。
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常用的计算机生成基准测试从定义良好的社团网络开始。这种结构由于重新布线或删除链接而退化，使得算法越来越难以检测到原始分区。最后，网络到达一个随机点。这种基准可以称为是“开放的”。这些基准的性能是通过'''标准化互信息 Normalized mutual information ''' 或'''信息变化 Variation of information '''等度量来评估的。 他们将算法<ref name=fat19/>得到的解与原来的社团结构进行比较，评估两个分区的相似性。
常用的计算机生成基准测试从定义良好的社团网络开始。这种结构由于重新布线或删除链接而退化，使得算法越来越难以检测到原始分区。最后，网络到达一个随机点。这种基准可以称为是“开放的”。这些基准的性能是通过'''标准化互信息 Normalized mutual information ''' 或'''信息变化 Variation of information '''等度量来评估的。 他们将算法<ref name=fat19/>得到的解与原来的社团结构进行比较，评估两个分区的相似性。