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Python实现社区发现算法-fast_unfolding算法（可直接使用）
Python实现社区发现算法-fast_unfolding算法（可直接使用）
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2019-03-02
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基于Python3的社区发现算法fast_unfolding，已经对其中的bug进行修改
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fast unfolding
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5星 · 资源好评率100%
fast unfolding 算法，供大家使用
fast_unfolding:社团发现算法fast-unfolding demo
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fast_unfolding 社团发现算法fast-unfolding demo 具体算法是参考了知乎上的文档，
fastUnfolding.py
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基于Python3的社区发现算法fast_unfolding，已经对其中的bug进行修改. Vincent D Blondel, Jean-Loup Guillaume, Renaud Lambiotte, Etienne Lefebvre, Fast unfolding of communities in large networks, in Journal of Statistical Mec
fast-unfolding社团聚类算法Python代码包
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5星 · 资源好评率100%
fast-folding算法是复杂网络当中进行社团划分简单高效也是应用最广泛的算法，代码包可以直接通过Python进行安装使用。
Louvain快速社区发现算法（Fast unfolding算法）
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3星 · 编辑精心推荐
目前社区发现算法中计算速度最快的算法，由Vincent D.Blondel等人在2008年提出，基于modularity optimization启发式算法，代码可直接使用，在Vincent D.Blondel个人官网上下载的
infomap:基于映射方程的多层次网络聚类
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信息图 Infomap是一种基于的网络聚类算法。 有关详细文档，请参见 。 有关最近更改的列表，请参见源目录中的 。 入门 可以使用pip从安装Infomap或从源代码进行编译。 上提供了用于浏览器的实验Java版本。 使用点 预编译的版本可用于macOS用户。 在其他操作系统上安装需要使用可运行的gcc或clang编译器。 要安装，请运行： pip install infomap 要
moudurity.py
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基于networkx实现了复杂网络重叠模块度指标，文件的主函数给出了使用方法，以karateclub数据集的分类结果作为示例
社区发现算法 加权GN算法的Python实现
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传统的GN算法只适用于无向无权图的社区发现，通过对边介数进行调整得到无向有权图的GN算法实现
社团检测经典算法实现 python
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经典的社团检测算法Louvain的python实现，学习社团检测必学的代码。
SCAN社区发现python实现
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论文SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks。 It detects clusters, hubs and outliers in networks.【簇(cluster)、桥节点(hub)、离群节点(outlier)】
使用Python实现的网络社团发现GN算法
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利用python编写的GN算法，可发现网络中的社团，本算法采用模块化系数作为评价标准，具体可以参考博客的有关内容
Python-cv2-fast-thinning-algorithm:使用形态学的快速稀疏算法的实现
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Python CV2快速稀疏算法 使用形态学的快速稀疏算法的实现 背景：我一直在寻找用于确定指纹细节的快速细化算法，但是我没有找到任何一种，并且OpenCV apper也没有。 我一直在与Zhang Suen一起工作，它产生了很好的结果，但是对于我的使用来说太慢了，所以我开始开发自己的算法，并希望将其提供给社区，并希望社区可以为如何做出贡献提供一些提示。结果更好，算法更快。 ;） 解释算法：之所
基于图分割的社区发现GN算法（python）
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社区发现GN算法 采用python编程加以实现 可直接运行。资源很好，有分的尽量下载一下。
社区发现算法--10种算法
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10余种算法集成，GN,FAST-GN,RANDOM WALK 等
ASLPAw:python中的自适应重叠社区发现算法包
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美国空军 python中的自适应重叠社区发现算法包。 ASLPAw可用于不相交和重叠的社区检测，并在加权/未加权和有向/无向网络上工作。 ASLPAw是自适应的，几乎没有配置参数。 这是一个易于理解的参考实现，未针对效率进行优化，但功能强大。 底层的NetworkX软件包本质上效率低下，不适合在大型网络上使用。 下一版本将扩展对多种生产力软件包的支持，例如SNAP，graph-tool和ig
重叠社区发现算法LFM算法python源码含数据集
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LFM算法是来源于论文《Detecting the overlapping and hieerarchical community structure in complex networks》，文档中包含该算法的python的源码，以及用到的数据集，仅供大家学习参考。
社区发现算法copra+数据集
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本资源包括社区发现的copra算法代码python实现，但是其中存在一些小问题，大家可以评论讨论，在现有数据集上代码可以，可放心下载
Python实现七个基本算法的实例代码
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1.顺序查找 当数据存储在诸如列表的集合中时，我们说这些数据具有线性或顺序关系。 每个数据元素都存储在相对于其他数据元素的位置。 由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。 这个过程产实现的搜索即为顺序查找。 顺序查找原理剖析：从列表中的第一个元素开始，我们按照基本的顺序排序，简单地从一个元素移动到另一个元素，直到找到我们正在寻找的元素或遍历完整个列表。如果我们遍历完整个列表，则说明正在搜索
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使用python实现社区分类的louvain算法
pylouvain:Louvain方法的Python实现，用于在大型网络中查找社区
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肾上腺皮质激素 Louvain方法的Python实现，用于在大型网络中查找社区。 该方法首次发表在：，Vincent D Blondel，Jean-Loup Guillaume，Renaud Lambiotte，Etienne Lefebvre，《统计力学杂志：理论与实验》 2008年第10期，P1000 作者 朱利安·奥登（Julien Odent），迈克尔·圣·吉兰（Michael Sain
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使用C++编写的FN算法，使用常用的Dev或者其他的开发软件可以直接解压后运行
BGLL社区划分算法（python+networkx包）
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算法来自论文：Fast unfolding of communities in large networks 是一种快速的非重叠的社团划分算法 使用说明，直接调用BGLL函数，参数传入Graph类型的变量就可以得到结果，返回值第一个是所返回的社区结果，第二个是所有节点对应的社区号。
Infomap算法 复杂网络
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Infomap算法源码 一种高效的发现非重叠社区发现算法 输出必须是存放在dist/文件夹里面，而且如果该文件夹没有创建出来，程序将出错。 输入文件可以为各种文本格式.dat等，默认为无向网络 参考文献：Maps of random walks on complex networks reveal community structure
Python库 | infomap-2.1.0-cp37-cp37m-macosx_10_14_x86_64.whl
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经典的GN算法
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很经典的社区划分算法，输出的内容比较明了
graphframes
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完整车牌号识别程序，可以识别车牌和颜色，可以集成到项目中 支持win7+
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基于.Net开发车牌号识别程序，通过控制台输出结果，可以通过启动参数传入地址，集成到项目中。 使用介绍：https://blog.csdn.net/billyyi/article/details/138597795
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这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；
博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）
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博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。
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qq_41294948
2019-03-19
可以用起来，很好
我叫Cc蜀黍
2019-03-22
您好,可以教一下具体怎么使用吗 代码没问题,但不会用,最近在研究这方面 微信:CH958400CH 什么感谢
yangell
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