CommunityDetection:KDD Course Project - Implementation of Commun...

社区检测 这是社区检测的目的。 KDD课程项目-社区检测算法，并评估和一些数据集的执行情况（港科博一时候KDD课程作业） -由和 数据集 我们已经收集或生成了数据集，它们位于/ dataset中。 / dataset / big ：亚马逊，友谊，协作和道路（集团结构较差） / dataset / small ：足球，空手道，波尔布书/ dataset / synthetic ：从networkx生成的合成图数据，包括高斯随机分区图，随机分区图和松弛穴居图。 执行 我们实施了KDD2015论文中基于距离动力学[1]的社区检测中提到的Attractor算法，该算法采用距离动态收敛方法，并通过两种方式提高了性能。 使用缓存的虚拟边并应用顶点影响 使用滑动窗口删除长裁缝 我们在Java（/ src / Java）上开发了工具以使用Louvain，Infomap，MCL和Metis（src /