The performances of the proposed al

The performances of the proposed algorithms are extensively evaluated on real dynamic social networks. Experimental results show that our algorithms outperform all the compared algorithms in efficiency, and avoids the accumulating errors of incremental spectral clustering and also can capture evolving details that snapshot graph model based algorithms leave out.

Kết quả (Việt) 1:

Các buổi biểu diễn của các thuật toán được đề xuất được đánh giá rộng rãi trên mạng xã hội thực sự năng động. Kết quả thử nghiệm cho thấy rằng thuật toán của chúng tôi tốt hơn tất cả các thuật toán so sánh hiệu quả, và tránh các lỗi tích lũy của gia tăng quang phổ clustering và cũng có thể nắm bắt phát triển chi tiết ảnh chụp biểu đồ mô hình dựa trên thuật toán bỏ qua.

Kết quả (Việt) 2:

Các màn trình diễn của các thuật toán đề xuất được đánh giá rộng rãi trên các mạng xã hội năng động thực sự. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng các thuật toán của chúng tôi tốt hơn tất cả các thuật toán so sánh hiệu quả, và tránh các lỗi tích lũy của phân nhóm phổ gia tăng và cũng có thể nắm bắt chi tiết phát triển mà đồ thị snapshot mô hình thuật toán dựa rời ra.