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社交网络中的社区发现算法 评分:

总结了最近学习的几个社交网络中的社区发现算法
2016-03-09 上传大小:5.71MB
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社区发现算法的代码
关于fast unfolding(社区检测)那篇文章的一个小问题
复杂网络社区结构发现算法-基于python networkx clique渗透算法
社区发现(Community Detection)算法
社区发现算法之标签传播(LPA)
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

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社区发现算法FastUnfolding的GraphX实现(转载)
数据分析学习笔记(三)-NetworkX的使用
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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graphx-社区发现(community detection)
大规模社交网络社区发现及可视化算法

针对现有社区发现算法存在社区质量不满足图可视化要求和算法效率低的问题, 提出一种改进的启发式社 区发现算法. 该算法基于模块度优化, 通过结合预先选取种子节点的方法, 抑制算法中大社区的过度合并, 同时及时 合并小的社区; 然后针对力导引布局算法存在社区结构不明显和布局效率低问题, 提出一种展示大规模社区结构的 社区布局算法, 通过引入社区引力促使同一社区中的节点聚拢, 优化了社区引力建模, 简化了布局算法步骤. 实验结 果表明, 文中算法能够清晰、高效地展示大规模社交网络数据.

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经典的社交网络社区分区算法GN算法

GN算法避免了传统算法的若干缺点,成为当前社交网络分区的经典算法

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基于社区结构的影响力最大化算法.pdf

基于社区结构的影响力最大化算法 大规模社交网络 影响力最大化

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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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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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社区发现算法copra+数据集

本资源包括社区发现的copra算法代码python实现,但是其中存在一些小问题,大家可以评论讨论,在现有数据集上代码可以,可放心下载

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社区发现算法

基于相似度的社区发现分裂算法,包括GML文件的读取,相似度计算等,有实例文件可进行实验。

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社区发现FN算法

Newman的文章Fast algorithm for detecting community structure in networks对应的算法,有详细的说明,并附有例子数据。

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SCAN社区发现python实现

论文SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks。 It detects clusters, hubs and outliers in networks.【簇(cluster)、桥节点(hub)、离群节点(outlier)】

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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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