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matlab精度检验代码-Diffunity:各种用于目标网络分析和社区检测的局部图扩散码
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2021-05-22
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matlab精度检验代码扩散-扩散代码和相关实用程序以及在社区检测中的应用 去做 实现Andersen Lang截断的惰性随机游走算法。 编写专门用于计算P ^ k * s的gendiff_mex特殊版本。 reg_power_mex版本在AUC绘图中引起误导的结果,因为repowermex不会像gendiff那样将条目四舍五入到零 通过从社区中的每个种子运行AUC实验来改进AUC实验,然后绘制出第20个百分位数线的曲线? 进行实验以揭示多少个随机游走最有助于获得最佳电导? 为gendiff编写测试功能, gendiff_mex1 确保代码已记录在案 设计了比“实际电导”更好的“理论界限”实验 在更多数据集上进行实验 /diffusion_codes 包含用于计算扩散的C,MEX和matlab代码,包括我们的通用扩散推送算法,ACL ppr推送算法,热核推送算法和用于计算P ^ k * v的快速稀疏方法。 ,您必须先致电: compile.m从[project]/diffusion_codes/调用此函数以编译所有MEX代码。 算法代码: gendiff_mex.cpp实现了我们的广义
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matlab精度检验代码-Diffunity:各种用于目标网络分析和社区检测的局部图扩散码 (207个子文件)
pprgrow_mex.cc 11KB
gendiff_mex.cpp 17KB
hkgrow_mex.cpp 16KB
reg_power_mex.cpp 8KB
sweepcut_mex.cpp 6KB
sparse_degpower_mex.cpp 4KB
.gitignore 21B
.gitignore~ 14B
densehashtable.h 53KB
dense_hash_map.h 16KB
type_traits.h 15KB
hashtable-common.h 14KB
template_util.h 5KB
libc_allocator_with_realloc.h 4KB
sparseconfig.h 1KB
sparsevec.hpp 2KB
pprgrow.m 3KB
two_term_diffusions.m 3KB
walk_v_ppr.m 3KB
AUC_of_diffusions.m 3KB
sweepcut.m 2KB
local_fiedler.m 2KB
optimal_walk.m 2KB
plotting_walk_v_ppr.m 2KB
plotting_optimal_walk.m 2KB
plotting_opt_coeffs.m 2KB
optimal_small_coeffs.m 2KB
fiedler_cut.m 2KB
set_figure_size.m 2KB
gendiff_grow.m 2KB
gendiff_mex1.m 1KB
print_two_term_diffusions.m 1KB
compile.m 1KB
test_sweepcut.m 1KB
cut_cond.m 832B
plotting_fielder_usps.m 828B
fiedler_usps.m 713B
colnormout.m 553B
AUC_across_hyperplane.m 387B
jaccard_similarity.m 305B
usps3nn.mat 110KB
walk_v_pprusps3nn.mat 98KB
walk_v_pprsenate.mat 96KB
senate.mat 94KB
walk_v_pprnetscience-cc.mat 77KB
fiedler_usps.mat 76KB
optimal_walk_netscience-cc.mat 37KB
dolphins.mat 31KB
optimal_walk_netscience-cc.mat 25KB
xy_1.mat 9KB
senate-98-1763-two_term_diff.mat 5KB
senate-56-1127-two_term_diff.mat 5KB
senate-17-538-two_term_diff.mat 5KB
senate-61-209-two_term_diff.mat 5KB
netscience-cc.mat 3KB
dolphins_adj.mat 536B
README.md 3KB
cut_cond.m~ 832B
colnormout.m~ 553B
octave-workspace 110B
usps3nn_fiedler.png 296KB
usps3nn_spy.png 295KB
netscience.png 158KB
fiedler_cut.png 154KB
walk-v-ppr-netscience-cc-5.png 70KB
cond-v-bound-netscience-cc-1.png 70KB
walk-v-ppr-usps3nn-3.png 69KB
walk-v-ppr-usps3nn-1.png 69KB
walk-v-ppr-usps3nn-9.png 69KB
walk-v-ppr-usps3nn-5.png 69KB
walk-v-ppr-usps3nn-4.png 69KB
walk-v-ppr-usps3nn-7.png 69KB
walk-v-ppr-usps3nn-6.png 69KB
walk-v-ppr-usps3nn-2.png 68KB
walk-v-ppr-usps3nn-10.png 68KB
walk-v-ppr-netscience-cc-1.png 68KB
cond-v-bound-netscience-cc-2.png 68KB
walk-v-ppr-netscience-cc-6.png 67KB
walk-v-ppr-netscience-cc-2.png 67KB
usps3nn-spy.png 67KB
cond-v-bound-netscience-cc-2.png 66KB
walk-v-ppr-netscience-cc-3.png 66KB
walk-v-ppr-netscience-cc-8.png 65KB
cond-v-bound-netscience-cc-8.png 65KB
cond-v-bound-netscience-cc-4.png 65KB
walk-v-ppr-netscience-cc-7.png 64KB
cond-v-bound-netscience-cc-10.png 63KB
walk-v-ppr-netscience-cc-4.png 63KB
walk-v-ppr-usps3nn-8.png 63KB
walk-v-ppr-netscience-cc-10.png 62KB
cond-v-bound-netscience-cc-9.png 62KB
cond-v-bound-netscience-cc-8.png 62KB
cond-v-bound-netscience-cc-3.png 62KB
walk-v-ppr-netscience-cc-9.png 61KB
cond-v-bound-netscience-cc-6.png 60KB
cond-v-bound-netscience-cc-6.png 60KB
cond-v-bound-netscience-cc-7.png 60KB
cond-v-bound-netscience-cc-3.png 59KB
cond-v-bound-netscience-cc-10.png 59KB
cond-v-bound-netscience-cc-5.png 58KB
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