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Louvain算法用Java实现。

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简介：
社区中发现的Louvain算法以其运算速度惊人，只需计算相邻节点之间社区变换Q的转换过程便可完成。该算法采用贪婪优化策略。

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  • Louvain算法的Java实现
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    Louvain算法的Java实现介绍了一种高效的社区检测算法在Java编程语言中的具体实践。该算法能够有效地识别复杂网络结构中紧密相连的小群体，对于社交网络分析、生物学研究等领域具有重要意义。此项目提供了Louvain算法的标准Java库和示例代码，便于开发者集成到自己的应用中进行社群发现与数据分析。 Louvain社区发现算法的运算速度非常快，因为它只需要计算相邻节点在社区变换Q中的变化值，并采用贪婪优化策略。
     
  • Louvain Algorithm: 实现Louvain算法
    优质
    本项目实现了Louvain算法，用于社区检测。通过优化模块度，高效识别网络中的社团结构，适用于大规模图数据集分析。 Louvain算法的实现可以在论文《大型网络中社区的快速展开》（Vincent D Blondel、Jean-Loup Guillaume、Renaud Lambiotte、Etienne Lefebvre，Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2008 (10), P10008）中找到详细信息。使用此程序时，输入数据格式应与SNAP的数据集相同。
     
  • Louvain算法的Matlab实现版本
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    本简介介绍了一种基于Matlab编程环境实现的Louvain社区检测算法。该工具能够高效地进行大规模网络数据中的社群结构分析。 Louvain算法的Matlab版本提供了一种高效的方法来识别网络中的社区结构。此实现基于Modularity优化原则，并且适用于大规模复杂网络分析。该代码易于使用并可以根据具体需求进行调整，为研究人员和工程师在社交网络、生物信息学及其它领域提供了强大的工具。
     
  • Python-Louvain-0.14_Louvain算法_Python-Louvain包_Louvain-python
    优质
    简介：Python-Louvain-0.14是一个用于实现Louvain社区检测算法的Python包。该库提供高效且易于使用的接口，适用于复杂网络分析和社交网络研究中寻找最优模块化分群结构。 使用Python实现社区分类的Louvain算法。
     
  • spark-distributed-louvain-modularity:基于Spark的分布式Louvain模块化算法...
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    spark-distributed-louvain-modularity 是一个利用Apache Spark实现的大规模图数据社区发现工具，采用高效的Louvain模块化算法进行分布式计算。 dga-graphX 是一个软件包，它使用GraphX框架在Spark平台上构建了几种预构建的可执行图算法。 前提条件： - Spark 0.9.0 或更高版本 - GraphX 如果需要，请编辑build.gradle文件以设置您的Spark和GraphX版本。通过运行 `gradle clean dist` 来生成dga-graphx软件包，可以在build/dist文件夹中找到dga-graphx-0.1.jar。 算法： 鲁汶分布式社区检测是Fast unfolding of communities in large networks这篇文章的并行实现：Vincent D Blondel, Jean-Loup Guillaume, Renaud Lambiotte, Etienne Lefebvre。
     
  • Python3中社区划分算法的实现，涵盖KL算法、COPAR、Louvain算法、LFM算法及InfoMap算法等
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    本篇文章详细介绍了在Python 3环境下多种社区划分算法的具体实现方法，包括但不限于KL算法、COPAR、Louvain算法、LFM算法以及InfoMap算法。通过深入分析这些算法的原理和应用，为读者提供了一套完整的社区网络分析工具箱。 社区划分算法的Python3实现包括KL算法、COPAR、Louvain算法、LFM算法以及InfoMap算法等多种方法。
     
  • 使用Java实现kNN算法
    优质
    本项目采用Java语言实现了经典的k近邻(k-Nearest Neighbor, kNN)算法，并提供了数据集处理和模型训练的功能。 Java实现kNN算法涉及几个关键步骤：首先需要准备数据集，并对其进行预处理以确保准确性；其次要定义一个距离计算方法，如欧氏距离或曼哈顿距离来度量样本间的相似性；然后根据选定的距离函数找出给定测试点的最近邻；最后基于这些邻居的信息对新样本进行分类预测。实现过程中需要注意选择合适的k值以及如何处理数据集中的不平衡问题以提高算法性能。
     
  • 使用Java实现KNN算法
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    本项目采用Java编程语言实现了经典的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)分类算法，通过实例展示了如何利用该算法进行数据分类。 使用Java实现KNN算法，并利用Access数据库中的表数据进行电影分类。采用欧氏距离作为度量标准，在接吻次数和战斗次数两个维度上判断测试数据组中哪些是浪漫片，哪些是动作片。
     
  • Pylouvain: 用于大型网络社区检测的Louvain方法Python实现
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    Pylouvain是Louvain社区检测算法的高效Python实现，专为处理大规模复杂网络设计。该工具允许研究人员和开发者快速发现并分析社交网络、生物网络等中的社群结构。 肾上腺皮质激素Louvain方法的Python实现用于在大型网络中查找社区。该方法首次发表于《统计力学杂志：理论与实验》2008年第10期，P1000作者为Vincent D Blondel、Jean-Loup Guillaume、Renaud Lambiotte和Etienne Lefebvre。此段落的重写版本由Julien Odent和Michael Saint-Guillain提供。
     
  • Louvain高效社区检测算法（Fast Unfolding方法）
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    Louvain算法是一种高效的社区发现方法，通过优化模块度来识别网络中的社团结构。该方法因其计算速度快和效果好而被广泛应用于复杂网络分析中。 目前社区发现算法中最快速的算法是由Vincent D.Blondel等人在2008年提出的，该算法基于modularity optimization启发式方法，并且其代码可以直接使用，在Vincent D.Blondel个人官网上可以找到相关资源。