Bonjour,
J'aimerai comparer deux algorithmes qui permettent la génération de réseaux avec communautés. Il s'agit du même algorithme mais le premier est écrit avec les probabilités et le deuxième avec les fonctions de croyances.
Principe de l'algorithme:
par exemple pour 100 noeuds, il choisit aléatoirement 32 noeuds qui les réparti dans le k nombre de clusters (paramètre fixé initialement)
Cette répartition est effectuée grâce aux attributs des noeuds qui peuvent être des probabilités ou des fonctions de masse.Ensuite, il commence à ajouter les liens internes dans chaque cluster initial. Après il rajoute au fur et à mesure le reste des noeuds non répartis et crée les liens correspondants grâce à des fonctions de densité de probabilités.
Et au fur et à mesure de la création des liens, on leur attribue aléatoirement des labels qui peuvent être des probabilités ou des fonctions de masse.
En output, on obtient un réseau social incertain avec des communautés.
Comme je suis encore débutante avec R, j'aimerai savoir s'il y a un moyen de comparer ces deux versions de l'algorithme et de déterminer laquelle est meilleure?
Je vous remercie
Cordialement
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