Matlab社区检测工具箱(CDTB): 开源的社区检测软件包

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简介：
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。

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Matlab社区检测工具箱(CDTB): 开源的社区检测软件包

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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。

社区检测算法

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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

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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。

社区检测：算法库资源

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社区检测：算法库资源旨在提供一系列用于识别网络中社区结构的算法工具。该资源库汇集了多种高效的社区发现方法，便于研究者和开发者进行社交网络分析与挖掘。社区（communities）是一个Python库，用于检测图形中的社群结构。它实现了以下算法：鲁汶法（Louvain方法）、Girvan-Newman算法、层次聚类、光谱聚类以及Bron-Kerbosch算法。您还可以使用此库来可视化这些算法的效果。安装communities可以通过pip命令进行： ``` $ pip install communities ``` 入门指南中提到，每种算法都需要一个表示无向图的邻接矩阵作为输入，该矩阵可以是加权或非加权形式。这个矩阵应该是一个2D numpy数组的形式。一旦你准备好了这些数据，就可以从communities.algorithms模块导入所需的算法，并将你的矩阵插入其中进行计算。例如： ```python import numpy as np from communities.algorithms import louvain_method adj_matrix = np.array([ # 这里应填入具体的邻接矩阵值 ``` 请注意，在实际应用中，你需要填充`np.array()`中的具体数值来代表你的无向图的连接情况。

社区检测测试数据集

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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。

基于FN的社区检测算法

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本研究提出了一种创新性的基于FN（Friendship Network）模型的社区检测算法，旨在提高复杂网络中社区结构识别的准确性和效率。通过模拟真实社会中的朋友关系和信息传播机制，该算法能够有效地挖掘出具有紧密联系的小团体，为社交网络分析、推荐系统等领域提供了新的研究视角和技术支持。 Newman的文章《Fast algorithm for detecting community structure in networks》详细介绍了用于检测网络社区结构的算法，并附有示例数据。

GN.rar_MATLAB网络划分与社区检测_基于边介数的社区划分matlab

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本资源提供了一种利用MATLAB实现基于边介数算法进行网络划分和社区检测的方法，适用于复杂网络分析研究。在复杂网络的社区划分算法中，利用边介数的经典GN（Girvan-Newman）算法是一种常用的方法。该算法通过逐步移除具有最高介数的边来识别网络中的模块结构。随着每一步迭代，被删除的边将那些紧密相连的节点分离开来，从而形成独立的社区或子群落。这种方法能够有效地揭示出复杂系统内部的不同层次和规模上的社团组织模式，并且广泛应用于社会学、生物学以及计算机科学等多个领域中对网络数据进行分析研究。

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。

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。

基于Networkx的FN社区检测算法.rar

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本资源提供了一种基于Python网络分析库Networkx实现的FN（Friendship Network）社区检测算法的代码和文档，适用于社交网络数据分析。 Newman快速算法是一种凝聚算法，基于Python的复杂网络库Networkx实现，并能够进行源数据和网络可视化的呈现。