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Matlab中的复杂网络GN算法

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简介：
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。

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  • Matlab中的复杂网络GN算法
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    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
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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实现复杂网络中的GN和FN模型
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    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。
     
  • 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中的复杂网络经典算法
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    本课程专注于在MATLAB环境下实现和分析复杂网络的经典算法，涵盖从基础理论到高级应用的全过程，旨在帮助学习者深入理解并掌握复杂网络的研究方法和技术。 使用MATLAB编写的复杂网络经典算法包括BA无标度网络、ER随机网络、WS小世界网络和NS小世界网络以及最近邻耦合网络。这些算法可以调整参数，并能够绘制复杂的网络图形，在MATLAB中可以直接运行。
     
  • MATLAB中复杂网络参数的计算
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    本文章介绍了在MATLAB环境下进行复杂网络参数计算的方法与技巧，包括度分布、聚类系数等核心指标的实现。 邻接表与邻接矩阵的转换方法、平均路径长度计算、聚类系数分析、平均度值求解以及节点度分布研究等内容。
     
  • 7种经典的MATLAB复杂网络算法
    优质
    本书深入探讨了七种在MATLAB环境下实现的经典复杂网络算法，为读者提供了详细的代码示例和应用场景解析。 7种复杂网络的MATLAB经典算法包括GN、ER、BA、WS和NW等算法，可以直接使用这些算法进行个人研究或学习。
     
  • 复杂网络MATLAB程序.zip_复杂网络与MATLAB
    优质
    本资源包含一系列用于分析和模拟复杂网络结构及动力学行为的MATLAB程序，适用于科研人员和学生研究复杂网络特性。 复杂网络的几种经典算法包括小世界网络和无标度网络。这些算法可以用MATLAB编程实现，并且可以找到相关的源代码用于学习和研究。
     
  • 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》