社区检测算法性能测试报告

最新推荐文章于 2025-03-30 19:24:31 发布
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分类专栏： 图数据库 文章标签： neo4j 算法 数据库
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报告详细比较了多种社区检测算法在HiggsTwitterDataset上的性能，包括运行时间、内存使用和社区质量。推荐K-Core等快速算法对资源受限环境，Louvain和Leiden对高质量社区划分的需求。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

社区检测算法性能测试报告

测试简介

本报告旨在评估不同社区检测算法在Higgs Twitter Dataset上的性能。Higgs Twitter Dataset收集了2012年7月4日至7日期间，Twitter上关于希格斯玻色子发现的讨论数据。本测试将评估算法在处理大规模网络数据时的效率和准确性。

测试环境

  • CPU: 16 i7-7820x CPU @ 3.6GHz
  • 内存: 128G
  • Java版本: 11.0.11
  • Neo4j版本: 4.4.29-community
  • GDS版本: 2.5.6

测试数据

测试结果

算法 点数 边数 预处理时长(ms) 运行时间(ms) 最小内存（byte） 最大内存（byte） 备注
Louvain 4566
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