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GN算法在复杂网络中的应用

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简介：
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。

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  • GN算法在复杂网络中的应用
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    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。
     
  • 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。
     
  • K核计算在复杂网络中的应用
    优质
    《K核分解算法在复杂网络分析中的应用》一文探讨了利用K核分解方法对复杂网络结构进行层次化剥离与解析的技术，旨在深入挖掘和理解大规模网络数据背后的模式和规律。 节点的核数可以反映该节点在核心网络中的深度。k-core是指通过反复移除度小于或等于k的节点后剩余的最大子图。
     
  • GN算法_python实现_加权_KJAHAN-复杂网络_算法分析
    优质
    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。
     
  • 网络重构在复杂网络中的应用
    优质
    本研究探讨了在网络科学领域中，通过重新配置节点连接以优化或改变网络特性，如提高效率、增强鲁棒性及促进信息传播等方面的应用。 本课件由国防科技大学罗强老师制作，主要讲解在不完备信息条件下推断网络结构及节点间相关关系的方法。主要内容涵盖基于最大似然估计的链路、Bayesian网络、Granger因果分析以及概率模糊推理等技术。
     
  • MATLAB实现复杂网络中的GN和FN模型
    优质
    本文章探讨了在MATLAB环境下对复杂网络中GN和FN两种经典分解模型的具体实现方式，并分析其在网络科学领域的应用价值。 用MATLAB实现复杂网络中的GN算法的function文件。
     
  • 基于Python的GN算法在网络社团发现中的应用
    优质
    本研究探讨了利用Python编程语言实现GN算法在识别网络结构中社团模式的有效性与精确度，为复杂网络分析提供新视角。 利用Python编写的GN算法可以发现网络中的社团结构，该算法采用模块化系数作为评价标准，具体内容可参考相关博客文章。
     
  • 重叠社区检测算法在复杂网络大数据中的应用
    优质
    本研究探讨了重叠社区检测算法在处理复杂网络大数据中的有效性和实用性，旨在发现和理解数据间隐藏的关系与结构。 复杂网络大数据中的重叠社区检测算法研究
     
  • MATLAB在复杂网络演化模型中的应用
    优质
    本研究探讨了MATLAB软件在构建和分析复杂网络演化模型中的应用，通过模拟不同条件下的网络动态变化，揭示网络结构与功能的关系。 通过解析的方法导出该模型的度分布、聚类系数和平均路径长度，发现其具有复杂网络中的无标度特性和小世界特性，并通过数值仿真进行了验证。