CDCN: A New NMF-Based Community Detection Method with Community Structures and Node Attributes

Table 3

The performances of different community detection algorithms on nonoverlapping communities measured by the AC and NMI.

Metric	Datasets	InfoMap	CPM	SLPA	Louvain	DEMON	SNMF	CAN	SMR	NC	PLC-DC	SCI	CDE	CDCN
AC	Cornell	0.2	0.446	0.239	0.266	0.377	0.371	0.446	0.415	0.317	0.348	0.354	0.449	0.569
	Texas	0.214	0.471	0.523	0.269	0.475	0.496	0.545	0.470	0.540	0.369	0.488	0.498	0.641
	Washington	0.143	0.469	0.434	0.204	0.381	0.410	0.491	0.508	0.456	0.408	0.401	0.568	0.695
	Wisconsin	0.152	0.471	0.262	0.223	0.430	0.386	0.471	0.471	0.422	0.354	0.396	0.645	0.694
	Citeseer	0.053	0.178	0.090	0.238	0.208	0.309	0.212	0.211	0.314	0.452	0.327	0.474	0.544
	HEP-TH	0.041	0.123	0.091	0.135	0.113	0.168	0.135	0.162	0.143	0.193	0.184	0.201	0.215
NMI	Cornell	0.147	0.05	0.138	0.109	0.051	0.061	0.045	0.061	0.084	0.081	0.073	0.311	0.358
	Texas	0.102	0.077	0.040	0.059	0.043	0.097	0.021	0.09	0.115	0.068	0.097	0.252	0.328
	Washington	0.117	0.006	0.158	0.087	0.079	0.035	0.046	0.117	0.038	0.103	0.086	0.341	0.406
	Wisconsin	0.111	0.027	0.106	0.078	0.047	0.070	0.037	0.070	0.077	0.071	0.069	0.406	0.427
	Citeseer	0.214	0.199	0.214	0.228	0.166	0.096	0.003	0.007	0.003	0.221	0.083	0.208	0.263
	HEP-TH	0.035	0.092	0.084	0.112	0.093	0.137	0.114	0.123	0.114	0.152	0.145	0.179	0.191