如何在没有基本事实的情况下评估社区检测

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何在没有基本事实的情况下评估社区检测

【英文标题】：How to evaluate community detection without ground truth

【发布时间】：2019-04-15 12:47:37

【问题描述】：

我已经在图表上执行了社区检测，并想从多个方面评估我的算法有多好。

现在我有起始图和代表提取社区的节点列表。我没有关于这些社区实际上是什么的基本事实。

我知道模块化是评估我的算法的一个很好的指标。我想知道是否还有其他方法（如果知道这些方法的代码存在于何处，则奖励）

谢谢！

【参考方案1】：

模块化确实是一种广泛使用的衡量标准，并且在您如何定义图表和社区方面有很多不同的扩展；例如，您的图是有向图还是无向图，以及您的社区是不同的还是重叠的。还有一些关于模糊隶属度的模块化指标。

但模块化将聚类与其他随机生成的图进行比较。关于度量模块化有多好，一般存在一些争论。（请参阅 Fortunato 2010）。

我认为社区善的一个模型免费证据是一个类似的论点，但从密度的角度来看。关于社区存在的一个主要论点是，集群内部比跨集群连接更密集。因此，换句话说，您可以查看社区内链接的密度，并与从社区到外部的链接进行比较。如果您将网络级别的密度称为 d，在特定集群内称为 d_in，并且跨集群和外部世界称为 d_out，那么您应该：

d_in > d > d_out

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