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复杂网络社团发现代码 评分:

Newman写的最初的C语言社团发现算法,里面包括了相应的数据。
2018-04-16 上传大小:15KB
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社区发现(Community Detection)算法
社团发现算法分类及简介
一个社团发现的MATLAB工具箱

一个关于复杂网络社团发现的MATLAB工具箱,包括常见的社团发现算法的实现。

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开源复杂网络分析软件中社团发现算法总结
从数据预处理开始学习网络可视化——社团发现算法
转:R igraph社团发现算法测试(全)
社团发现算法-BGLL算法(附代码实现)
复杂网络社团发现算法

复杂网络社团发现算法,对于研究复杂网络及复杂网络社团特性的同学,进行聚类分析识别社团结构有较大的参考价值。

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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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使用Python实现的网络社团发现GN算法

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

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社团发现算法实现

社团发现算法实现,包含亚马逊,dolphin,football和polblogs数据集

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NMI标准互信息 复杂网络评价

NMI标准互信息,用于评价复杂网络质量,适用于重叠社区的评价,java实现

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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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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

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社团检测经典算法实现 python

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。

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基于随机游走的社团发现算法Hadoop版

基于随机游走的社团发现算法Hadoop版 以及一个graph生成程序。整个是个eclipse项目,没有把lib放上来。内容在 http://blog.csdn.net/lgnlgn/article/details/6561876 的下一篇博客

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复杂网络、社会网络分析工具pajek

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fast-unfolding社团聚类算法Python代码

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。

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CNM社团检测算法

社团检测

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