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社区划分领域人工网络生成软件 评分:

LFR 基准程序是由 Lancichinetti 等人提出生成人工模拟网络的程序,该程序在生成基准网络的同时生成含有类标的社区结果,LFR基准网络被广泛应用于测试社区发现算法的性能
2019-03-19 上传大小:13.67MB
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用于解决复杂网络社区划分的FastNewman改进算法matlab源代码

内部包含可运行的程序源文件,以及测试程序,测试数据,运行结果图示等。该程序对原始FastNewman算法的性能进行了改进,降低了算法复杂度,减少了输入矩阵的数据量。

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BGLL社区划分算法(python+networkx包)

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。

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社区发现测试数据集

包含真实网络数据集和benchmark数据集。其中benchmark数据集中社区规模分别为1000,2000,5000.社区混合系数u区间为0.1-0.8

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重叠社区划分数据集

重叠社区划分所用数据集,包括football网、karate网等多个网络的数据集。

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经典社区划分算法BGLL

经典社区划分算法BGLL,C++实现,经典社区划分算法之一

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Infomap算法 复杂网络

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

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benchmark人工生成网络数据集——eclipse版

benchmark人工数据集,解压后直接导入eclipse中执行即可,带UI界面。

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LFR benchmark graphs 人工网络生成程序

主要是方便不能科学上网的同伴,正常的可以在Santo Fortunato大神个人网站上下载,此为linux版。

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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

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软件测试:原理、方法与管理

本书首先为读者建立完整的软件测试生命周期的概念体系,进而详尽地给出测试文档的编制说明和应用实践指导;然后从静态测试和动态测试两个方面详细说明了软件测试的基本方法、技术和测试用例的设计原则,并从缺陷管理的角度强调了软件质量的重要性,培养读者从软件测试计划到软件测试结果的分析和总结能力;紧接着,对软件业界主流的各种软件测试工具进行分类介绍,帮助读者理解软件自动化测试的基本概念。最后,介绍了软件测试管理的基本内容和实施过程,为读者深入学习测试团队管理和组建、测试过程监控及测试过程改进等软件管理知识域打下良好的基础。

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人工地震波生成程序

可根据输入的设计谱,来生成人工地震波,为matlab程序,应用方便

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人工地震波生成器使用方法

人工地震波生成器使用方法,介绍了人工地震波的生成方法及导入方式

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社区发现算法--10种算法

10余种算法集成,GN,FAST-GN,RANDOM WALK 等

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人工波程序

应用matlab程序根据反应谱来直接生成人工波的生成

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基于图分割的社区发现GN算法(python)

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。

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汉语语料库(分词、词性标注、多领域

汉语语料库,包含9000多个文本,涵盖新闻、论文、散文、小说等多种类型的文本,经过了分词和词性标注的精加工。

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反应谱人工生成地震波

用于生成人工的地震波,可以生成满足地震研究者所需要的任何形式的地震波

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关于网络划分的重要数据

关于网络划分的重要数据,社区划分是复杂网络中的重要发展项目

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基于复杂网络社区划分网络拓扑结构可视化布局算法

基于复杂网络社区划分的网络拓扑结构可视化布局算法

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社区发现使用的数据集

压缩包中包含了多数社区发现公开数据集:karate、football、power、polbooks、polblogs、lesmis、dophins、celegansneural、adjnoun。希望能帮到你。

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