執行時間

在此指標中我們將分別在 Power_Law 及 Cora 兩個資料集分別比較各方法 建立一張隱匿圖所花費的時間。圖形的執行時間代表建立一張隱匿圖所需的分 群時間、加邊時間以及新增權重時間，此三項時間的總和。並比較各種不同的 方法搭配所花費的圖形建立時間，找出一組分群-加邊方法為最省時的組合。

圖 19 為資料集 Power_Law 在2 ≤ k₁ ≤ 5的實驗結果，以 k1 = 2 為例，圖 19 (a) 為 k1 = 2 的各圖加邊數量，橫軸為 k2，縱軸為執行時間。當 k2 遞增時，每一組 方法的執行時間皆增加。在三種分群方法之中，以 Sorting 方法建立隱匿圖所花 費的時間最少。而在兩種加邊方法之中，Random 加邊方法所建立的隱匿圖其花 費的時間最少。原因是 Random 加邊方法的加邊方式是讓 TN 隨機選取非 TN 的 節點作為連結的對象，故當要在新增的邊上加入新權重時，只需要考量 TN 所在 的最短路徑是否會被更動；但 TNF 的加邊方式是先讓 TN 找尋其他最短路徑上 的 TN 作為優先連結的對象，在考慮非 TN 的節點為連結對象，此時當要在新增 的邊上加入新的權重時，則必須考量到 TN 所在的最短路徑以即 TN 所要連結的 另一個 TN 所在的最短路徑，必須考慮這兩條最短路徑都不能被更動。故 TNF 加 邊方法的執行時間必然會比 Random 方法長。

在3 ≤ k₁ ≤ 5的實驗中亦有相同的實驗結果，故我們從 Power_Law 資料集中 可以得知以 Sorting 分群方法搭配 Random 分群方法能夠達到最省時的方式來建 立隱匿圖。

圖 19 (a) k1 = 2 的各圖加邊數量

圖 19 (d) k1 = 5 的各圖加邊數量

圖 19 2 ≤ k₁ ≤ 5在資料集 Power_Law 的各項執行時間結果

在圖 19(d)的實驗結果中，各方法組合隨著 k2的遞增而圖形建立時間 越長，但由 Modified k-means 分群方法搭配 TNF 加邊方法在 k2=6 時反而比 k2=5 的建立時間還少，其原因為由 Modified k-means 分群方法所得到最後 的分群結果取決於各個分群的重心，由於 Modified k-means 分群方法是以 隨機挑選 TN 作為分群重心，故此種新選擇的方式將影響各個分群結果的 分群成本高或低，也間接影響圖形建立時間。在 19(d)的實驗結果中，即使 當 k2從 5 增加到 6 時，各群的群內節點數會增加，但仍然有可能在 k2=6 時 的分群成本比在 k2=5 的成本還低，導致圖形建立時間較短。

圖 20 為資料集 Cora 在2 ≤ k₁ ≤ 5的實驗結果，在各項2 ≤ k₁ ≤ 5的實驗 結果與 Power_Law 資料集的實驗結果相同，亦即代表三種分群方法中，以 Sorting 方法建立的隱匿圖其所花費的時間最少，且以 Random 加邊方法建 立隱匿圖所花費的時間比 TNF 少。

圖 20 (a) k1 = 2 的各圖加邊數量

圖 20 (d) k1 = 5 的各圖加邊數量

圖 20 2 ≤ k₁ ≤ 5在資料集 Cora 的各項執行時間結果