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Copra社区发现算法与数据集

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简介：
Copra社区发现算法与数据集是一款专为研究社交网络结构而设计的工具，提供了多种算法用于识别和分析网络中的社区组织模式。 本资源包含社区发现的copra算法代码的Python实现版本，但存在一些小问题可供大家评论讨论。在现有数据集上该代码可以正常运行，大家可以放心下载。

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  • Copra社区发现算法与数据集
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    Copra社区发现算法与数据集是一款专为研究社交网络结构而设计的工具，提供了多种算法用于识别和分析网络中的社区组织模式。 本资源包含社区发现的copra算法代码的Python实现版本，但存在一些小问题可供大家评论讨论。在现有数据集上该代码可以正常运行，大家可以放心下载。
  • 基于COPRA算法的重叠社区检测
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    本研究采用COPRA算法对复杂网络中的重叠社区进行高效识别与划分，旨在提高社区检测准确性和效率。 COPRA算法的源码在Linux环境下可用于发现网络中的重叠社区。由于该算法的结果可能存在不稳定性，建议多次运行并选取最优结果。参考文献为Gregory S发表于《New Journal of Physics》2010年第12卷第10期的文章“Finding overlapping communities in networks by label propagation”。
  • 社区发现常用数据集..
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    本数据集合集涵盖了广泛用于社区检测研究中的网络结构和属性信息，旨在促进算法开发与性能评估。 需要一个包含football关键字的文件以及空手道俱乐部karate的相关数据。此外还需要海豚Dolphin的数据和一个具有4000个节点的稍大网络的txt与gml格式文件。其中，txt文件有两种不同的格式。
  • 用于社区发现的数据集
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    本数据集专为社区发现设计，包含多类型网络结构与标签信息，适用于算法评估及模型训练，助力挖掘复杂系统中的社群模式。 压缩包包含了多个社区发现的公开数据集：karate、football、power、polbooks、polblogs、lesmis、dophins、celegansneural和adjnoun。希望这些数据能对你有所帮助。
  • LFM算法的重叠社区发现Python源码及数据集
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    本项目提供基于LFM（标签特征矩阵）算法的Python代码实现，用于在复杂网络中识别和挖掘重叠社区结构，并包含相关测试数据集。 LFM算法来源于论文《Detecting the Overlapping and Hierarchical Community Structure in Complex Networks》。文档包含该算法的Python源码及所需数据集，仅供学习参考。
  • 社区发现真实网络数据集_Karate Club和football网络_football数据集_社区发现与网络数据分析.rar
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    本资料包含Karate Club及Football两个经典的真实世界网络数据集，适用于社区发现、社团结构分析等研究。含案例解析与代码实现，助力深入学习网络数据分析技术。 在社区发现领域的实验研究中，常用的真实网络数据集包括football club、dolphins、karate和polbooks。
  • GN算法在社区发现中的C++实现
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    本项目旨在通过C++语言实现GN（Girvan-Newman）算法，用于检测和分析复杂网络结构中的社区划分问题。 GN算法（Girvan-Newman算法）是社区发现领域的重要方法之一，主要用于网络分割以识别其中的群组或模块。在复杂网络分析中，研究重点通常在于揭示节点之间的内在联系，而这些结构往往体现在社区形式上。GN算法通过计算边的模割度来确定这些社区边界。 C++因其高效性被广泛应用于系统编程、应用开发和游戏设计等领域，并且其静态类型及编译时检查特性使其适合实现这类密集型运算的算法。在使用C++进行GN算法实现的过程中，首先需要理解该方法的核心步骤： 1. **构建网络模型**：通常以图的形式表示网络，其中节点代表个体，边则体现它们之间的关系。可以利用邻接矩阵或邻接表等数据结构来存储这些信息。 2. **计算模割度**：此指标评估的是社区内部连接与跨社区连接的差异性；高数值表明存在明显的模块化特征。 3. **执行优化迭代**：通过移除边并重新测算模割度，找到能够最大化提升其值的边，并据此将网络分割为两个子社区。重复上述步骤直到无法进一步提高模割度为止。 4. **调整与合并社区**：在分裂过程中可能会形成一些较小且不太稳定的社群，这些需要被整合或修正以得到更稳定的结果。 5. **输出结果**：最终的社区结构将以节点集合的形式呈现出来，每个集合代表一个独立的模块。 实现GN算法时需注意效率优化和正确性验证。这包括选择合适的数据结构与算法来提高性能以及进行单元测试及效能评估等步骤。通过这种方式获得的结果对于理解复杂网络内部组织模式具有重要意义，并且要求使用者具备图论、网络科学及相关编程语言的知识基础。
  • 社区发现算法在社交网络中的应用
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    本研究探讨了社区发现算法在社交网络分析中的重要性及最新进展，旨在通过算法优化来增强对社交结构的理解和利用。 最近总结了几个社交网络中的社区发现算法。
  • LFM.zip_LFM社区发现_LFR基准网络_definition2na_重叠社区检测算法
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    本研究提出了一种名为definition2na的新型重叠社区检测算法，并应用于LFM社区发现和LFR基准网络测试，以提升复杂网络中社区结构识别的准确性和效率。 本段落介绍了一种基于Python实现的重叠社区发现LFM算法。该算法使用LFR基准测试网络作为输入文件，并包含检测指标的相关内容。用户可以根据需要更改这些文件。算法通过分析网络邻接矩阵来进行社区划分。