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动态社区发现算法的研究进展
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动态网络社区发现算法研究
【强烈推荐，非常好的论文】如今人们生活在一个网络无处不在的时代,例如,交通运输网、移动通信网、互联网、在线社交网等,这些网络结构复杂,人们无法直接从中提取有用信息。社区发现作为一种重要的网络分析技术,能够挖掘出网络中具有某些共性的节点集合,有助于人们更加清楚的认识网络,吸引了很多专家的注意。随着现实网络和人们需求的变化,社区发现研究的侧重点也在不断变化。最初研究静态小规模网络的社区发现算法,随后由
动态加权网络中的演化社区发现算法研究
针对动态加权网络中的社区发现问题，提出了一种结合历史网络社区结构的算法，叫做动态加权网络中的演化社区发现算法（ECDA）。该算法分为两步：结合历史社区和网络结构信息，计算当前时间跳的输入矩阵；然后通过该...
基于密度聚类的增量动态社区发现算法.pdf
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综述了近年来国内外对动态社区发现的主要研究进展。从同步、自旋和随机游动三个方面分析了动态社区发现算法的原理。对目前存在的各种动态社区发现算法进行了深入剖析和全面比较，指出当前动态社区发现的研究热点及...
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针对多标签传播重叠社区发现算法COPRA存在的随机性强、鲁棒性差等问题，提出一种基于多标签传播思想的重叠社区发现算法。该算法通过LeaderRank算法来量化网络中节点的重要性，再根据量化值大小对节点进行团扩展，...
并行图论算法研究进展
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迭代最近点算法研究进展
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一篇关于多目标进化算法研究进展的文章，觉得写的不错，有需要的可以看看！！
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其次，归纳选择式超启发算法和生成式超启发算法的研究进展及相关技术，包括选择低层启发式算法采用的学习方法，迭代计算中的移动接受策略，低层启发式算法的生成方法；最后，讨论现有超启发算法研究中存在的不足及...
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对遗传算法编码策略、遗传算子、参数确定、收敛性、欺骗问题等理论在国内外的研究现状进行了系统的研究，并对遗传算法在国内外的研究进展和新的应用领域进行了讨论；最后，通过对近几年研究文献的统计分析，探讨了...
社区发现算法--10种算法
10余种算法集成，GN,FAST-GN,RANDOM WALK 等
社区发现算法 加权GN算法的Python实现
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
Python实现社区发现算法-fast_unfolding算法（可直接使用）
基于Python3的社区发现算法fast_unfolding，已经对其中的bug进行修改
Louvain快速社区发现算法（Fast unfolding算法）
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
动态社区发现方法研究综述
动态社区发现的研究现状进行研究和综述并...最后，介绍了社区发现的典型应用场景，探讨了当前动态社区发现研究面临的主要挑战，针对性地提出了相关解决方案，为动态社区发现研究领域勾画出较为清晰和全面的研究方向。
社会网络发现综述
社会网络发现是数据挖掘学科的一个子领域，致力于从数据中找出对象与对象之间的关系。与传统的数据挖掘任务不同，社会网络发现任务中的数据不满足独立同分布的假设。本文介绍了社会网络发现的概念、数据特征、基本方法与实际应用，并对链接挖掘的概念、理论背景及几种常见的任务做了简要阐述.
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