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社区检测数据集：football示例

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简介：
football数据集是用于社群结构分析的经典案例，包含11个重叠社团的网络拓扑结构，广泛应用于社区检测算法的研究与验证。 用于社区发现算法测试的公共数据集是football联赛数据集，这是大家公认的数据集。

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  • 社区检测数据集：football示例
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    football数据集是用于社群结构分析的经典案例，包含11个重叠社团的网络拓扑结构，广泛应用于社区检测算法的研究与验证。 用于社区发现算法测试的公共数据集是football联赛数据集，这是大家公认的数据集。
     
  • 社区检测测试数据集
    优质
    该数据集专为社区检测算法设计，包含多种网络结构与规模的真实世界及合成数据，旨在评估并比较不同算法在识别社群结构方面的效能。 该研究包含了真实网络数据集和benchmark数据集。在benchmark数据集中，社区规模分别为1000、2000和5000；社区混合系数u的取值范围为0.1到0.8。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • Arxiv网络数据集中的社区检测结果
    优质
    本研究通过分析ArXiv数据库中的网络数据集，探索并展示了不同的社区检测方法及其应用成果，揭示了学术领域的结构特征和演化规律。 Arxiv网络数据集的社区检测结果显示，该数据集包含5242个节点和14484条边，对应的模块度值为0.7984。
     
  • 带有标签的football数据集
    优质
    这个数据集包含了足球比赛中的各项指标和事件，并附有详细标签，便于进行数据分析与机器学习模型训练。 football数据集可以从http://www-personal.umich.edu/~mejn/netdata/下载。
     
  • 社区检测算法
    优质
    社区检测算法是用于识别复杂网络中具有紧密联系节点群的一种技术，广泛应用于社交网络分析、生物信息学及推荐系统等领域。 基于相似度的社区发现分裂算法包括GML文件读取、相似度计算等功能，并且有实例文件可供实验使用。
     
  • CNM社区检测算法
    优质
    CNM社区检测算法是一种用于识别复杂网络中社区结构的有效方法，通过优化模块度来分割网络，广泛应用于社会学、生物学和计算机科学等领域。 社团检测是指对特定群体或组织内部结构、成员关系及活动情况进行分析与评估的过程。通过这种检测可以更好地了解社团的运作模式、影响力以及潜在的问题和机遇。这种方法常用于社会学研究中，帮助研究人员深入了解不同社群的特点和发展趋势。
     
  • Matlab社区检测工具箱(CDTB): 开源的社区检测软件包
    优质
    Matlab社区检测工具箱(CDTB)是一款开源软件包，旨在提供一系列算法和方法来识别复杂网络中的社区结构。这款工具箱支持各种类型的社区检测任务，并为研究人员与工程师提供了强大的分析手段。 我们介绍了社区检测工具箱（CDTB），这是一个用于执行社区检测的MATLAB工具箱。 CDTB包含以下几类功能：图生成器、聚类算法、集群数量选择以及聚类评估。此外，CDTB采用模块化设计，允许用户添加自己的功能和进行扩展。该工具箱至少可以以三种方式使用：用户可以直接在MATLAB命令行中调用这些功能；也可以编写包含CDTB功能的代码；或者通过图形用户界面（GUI）自动执行社区检测，并提供一些数据可视化选项。
     
  • 社区发现常用数据集..
    优质
    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。
     
  • 数字仪表读数区检测数据集2
    优质
    本数据集包含大量工业设备的数字仪表图像，旨在训练模型自动识别并提取仪表盘上的读数信息，适用于自动化监控和数据分析场景。 数字仪表读数区域检测数据集（电子式显示屏）已完成标注。 该数据集中包含了关键点检测与目标检测的全部内容，可以用于进行读数区域的关键点及目标检测任务。 此数据集共包含2680张.jpg图像及其对应的2680个.txt标注文件。此外，还进行了多种数据增强操作（如旋转、缩放和平移等），以增加模型训练时的数据多样性。 每个txt标注文件中的内容包括：类别、x坐标、y坐标、宽度w和高度h以及四个顶点的归一化坐标(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3) 和 (x4, y4)，前五项为YOLO格式，后八项代表读数区域左上角、右上角、右下角和左下的位置。 该数据集具有广泛的应用场景，适用于科研项目、毕业设计以及实际工作需求。