SCAN社团检测算法是一种高效识别大规模网络中社区结构的方法，通过将每个节点视为初始社区，并逐步合并相似度高的社区来简化复杂网络分析。
基于Java实现的SCAN社团发现算法，并包含示例数据集。参考文献：《SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks》，作者为Xiaowei Xu, Nurcan Yuruk, Zhidan Feng, Thomas A. J. Schweiger，发表于SIGKDD 2007会议。
本文章介绍了如何使用Python编程语言来实现经典的Canny边缘检测算法。通过详细的代码示例和解释，读者可以了解图像处理的基本原理和技术细节。适合对计算机视觉感兴趣的初学者学习。
Canny边缘检测算法是由计算机科学家John F. Canny在1986年提出的。该算法不仅提供了一种具体的实现方法，还建立了一套关于边缘检测的理论框架，并分阶段地解释了如何进行边缘检测。Canny检测算法包括以下几个步骤：灰度化、高斯模糊、计算图像梯度幅度、非极大值抑制和双阈值选取。其中，灰度化是一种降维操作，可以减少后续处理中的计算量。如果不考虑颜色信息，则可以直接跳过这一阶段而进行后面的流程。
本研究提出了一种改进型多目标粒子群优化算法用于社团检测，旨在提高复杂网络结构中社区发现的有效性和准确性。
《Complex Network Clustering by Multiobjective Discrete Particle Swarm Optimization Based on Decomposition》是一篇关于使用进化算法进行社团检测的优秀文章，发表在TEVC期刊上。该文提出的MODPSO方法通过Matlab实现，并包含大量数据可以直接运行，十分方便。
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