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GN算法_python实现_加权_KJAHAN-复杂网络_算法分析

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简介：
本项目旨在通过Python语言实现GN算法在复杂网络中的应用，着重于加权网络的节点重要性评估与社区检测，并进行详细的算法性能分析。 Market Newman写的复杂网络的加权GN算法是用Python编写的，该算法的复杂度很高。

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  • GN算法_python实现_加权_KJAHAN-复杂网络_算法分析
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    本项目旨在通过Python语言实现GN算法在复杂网络中的应用，着重于加权网络的节点重要性评估与社区检测，并进行详细的算法性能分析。 Market Newman写的复杂网络的加权GN算法是用Python编写的，该算法的复杂度很高。
     
  • Matlab中的复杂网络GN算法
    优质
    本简介介绍在MATLAB环境下实现的复杂网络社区检测算法——GN（Girvan-Newman）算法，通过计算边缘之间的连接度来识别并移除关键边，从而发现网络模块结构。 Matlab复杂网络代码非常好用，希望大家会喜欢。
     
  • GN算法在复杂网络中的应用
    优质
    本研究探讨了GN算法在复杂网络分析中的应用，包括社区检测、网络鲁棒性评估等方面，为理解大规模网络结构和功能提供了有效工具。 Newman提出的GN算法在复杂网络中的应用是通过删除边介数最大的边来划分社团的。然而，该算法的主要缺点在于其时间复杂度较高。
     
  • Python中加权GN算法的社区发现方法实现
    优质
    本文探讨了在Python环境下利用加权GN（Girvan-Newman）算法进行社会网络分析中的社区发现。通过优化权重分配，提升了算法识别复杂网络结构中紧密联系群体的有效性和精确度。 传统的GN算法仅适用于无向无权图的社区发现。通过调整边介数，可以实现对有向有权图的GN算法应用。
     
  • GN算法 MATLAB_GN算法的matlab实现_gn.rar_GN_matlab GN算法
    优质
    本资源提供了GN（高斯-牛顿）算法在MATLAB中的实现代码。通过该资源，用户可以学习并应用GN算法解决非线性最小二乘问题，适用于科研与工程实践。 基于MATLAB实现经典算法GN，输入矩阵后输出社区结果。
     
  • BA算法_Fortran_BA网络生成_BA网络_复杂网络算法
    优质
    本资源介绍并实现了基于Fortran语言的BA（Barabasi-Albert）算法，用于生成复杂网络中的BA模型。适合研究复杂网络和算法实现的学习者参考。 复杂网络中B-A网的生成算法可以用FORTRAN语言编写。
     
  • Network Controllability: 实现Barabasi算法以控制复杂网络
    优质
    本项目旨在探索和实现Albert-Laszlo Barabasi提出的关于复杂网络可控性的理论与算法。通过深入研究该模型及其在实际网络环境中的应用，我们致力于揭示并优化网络系统的控制策略。 网络控制复杂网络可以通过Barabasi算法实现。
     
  • 复杂网络下的Infomap算法
    优质
    简介：Infomap算法是一种用于分析和理解复杂网络结构的方法，特别擅长于识别网络中的模块和社区。它基于信息论原理，有效地区分不同节点群组之间的通信模式，适用于社交网络、生物系统以及互联网等领域的研究与应用。 Infomap算法源码是一种高效的非重叠社区发现方法。程序运行后生成的输出文件必须存放在dist/文件夹内；若该目录不存在，则程序无法正常执行。输入数据可以是多种文本格式（如.dat），默认情况下适用于无向网络分析。 参考文献：《Maps of random walks on complex networks reveal community structure》
     
  • Kolmogorov复杂度算法分析
    优质
    简介：Kolmogorov复杂度是理论计算机科学中用于量化字符串随机性和信息含量的概念。本文探讨了该复杂度的相关算法及其分析方法。 在MATLAB中有一个简单的算法用于计算时间序列的复杂度。该算法接收一个数字序列为输入，并输出归一化的复杂度值。