Research Article

Performance Evaluation of Modularity Based Community Detection Algorithms in Large Scale Networks

Table 2

Modularity obtained for each network/number of communities found.

NetworkNewmanNewman-FT Newman-FT10%Newman-FT20%CNMCNM-DDA

Karate 0.3934
/4
0.4188
/4
0.4097
/4
0.4188
/4
0.3806
/3
0.4188
/4
Dolphins 0.5090
/5
0.5143
/6
0.5143
/6
0.5143
/6
0.4954
/4
0.5067
/4
Jazz 0.3936
/3
0.4422
/4
0.4422
/4
0.4422
/4
0.4389
/4
0.4355
/3
Football 0.4883
/8
0.6009
/10
0.6009
/10
0.6009
/10
0.5704
/6
0.5712
/8
Adjnoun 0.2450
/9
0.2915
/7
0.2900
/7
0.2915
/7
0.2929
/7
0.2836
/6
Les Mis. 0.5314
/6
0.5443
/6
0.5443
/6
0.5443
/6
0.5005
/5
0.5327
/5
Polbooks 0.4650
/4
0.5246
/4
0.5246
/4
0.5246
/4
0.5019
/4
0.5098
/5
Email 0.4870
/7
0.5526
/10
0.5526
/10
0.5526
/10
0.5065
/15
0.5211
/9
C.Elegans 0.3430
/7
0.4233
/7
0.4168
/9
0.4233
/7
0.4094
/10
0.4202
/12
Netscience 0.9188
/53
0.9442
/87
0.9378
/69
0.9419
/79
0.9555
/276
0.9585
/276
Keys 0.7679
/94
0.8505
/77
0.8447
/80
0.8505
/77
0.8515
/193
0.8570
/153
Cond-Mat 0.7397
/123
0.7935
/147
0.7918
/139
0.7930
/139
0.7860
/895
0.7902
/796
Cond-Mat03 0.6299
/143
0.7187
/117
0.7163
/122
0.7187
/117
0.6675
/1268
0.6906
/977
Amazon0302 0.6931
/450
0.8486
/325
0.8369
/332
0.8458
/348
0.8215
/1652
0.8402
/494
BerkStan 0.3242
/5
0.9189
/105
0.9048
/100
0.9060
/106
CA-AstroPh 0.4876
/61
0.5921
/34
0.5868
/53
0.5921
/34
0.4944
/443
0.5510
/333
CA-CondMat 0.5955
/133
0.6882
/100
0.6833
/102
0.6882
/100
0.6320
/877
0.6757
/627
CA-GrQc 0.7814
/79
0.8337
/80
0.8256
/75
0.8337
/79
0.8043
/419
0.8316
/396
CA-HepPh 0.5344
/7
0.6403
/51
0.6383
/52
0.6403
/51
0.5798
/432
0.6011
/323
CA-HepTh 0.6493
/106
0.7310
/73
0.7091
/110
0.7352
/89
0.7138
/551
0.7297
/475
Cit-HepPh 0.5658
/24
0.7125
/25
0.6850
/55
0.7074
/34
0.5261
/201
0.5735
/85
Cit-HepTh 0.4868
/11
0.6244
/34
0.4868
/11
0.6244
/34
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