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SCAN社团检测算法

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简介：
SCAN社团检测算法是一种高效识别大规模网络中社区结构的方法，通过将每个节点视为初始社区，并逐步合并相似度高的社区来简化复杂网络分析。 基于Java实现的SCAN社团发现算法，并包含示例数据集。参考文献：《SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks》，作者为Xiaowei Xu, Nurcan Yuruk, Zhidan Feng, Thomas A. J. Schweiger，发表于SIGKDD 2007会议。

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  • SCAN社团检测算法
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    SCAN社团检测算法是一种高效识别大规模网络中社区结构的方法，通过将每个节点视为初始社区，并逐步合并相似度高的社区来简化复杂网络分析。 基于Java实现的SCAN社团发现算法，并包含示例数据集。参考文献：《SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks》，作者为Xiaowei Xu, Nurcan Yuruk, Zhidan Feng, Thomas A. J. Schweiger，发表于SIGKDD 2007会议。
     
  • 鲁文社团检测算法的Matlab实现
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    本项目旨在通过MATLAB编程实现对鲁文社团检测算法的模拟与应用，探索并优化复杂网络中的社区结构识别技术。 LOUVAIN算法是用于社交网络挖掘的一种大规模网络社区发现方法。这里提供了一个用Matlab实现的版本，该版本接受一个n*n矩阵作为输入，并输出划分结果及q值。
     
  • Python中经典的社团检测算法实现
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    本文档深入探讨并实现了Python编程语言中常用的社团检测算法，旨在为研究社会网络结构和模式提供有力工具。 经典的社团检测算法Louvain的Python实现是学习社团检测不可或缺的内容。
     
  • 改进型多目标粒子群社团检测算法
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    本研究提出了一种改进型多目标粒子群优化算法用于社团检测，旨在提高复杂网络结构中社区发现的有效性和准确性。 《Complex Network Clustering by Multiobjective Discrete Particle Swarm Optimization Based on Decomposition》是一篇关于使用进化算法进行社团检测的优秀文章，发表在TEVC期刊上。该文提出的MODPSO方法通过Matlab实现，并包含大量数据可以直接运行，十分方便。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 复杂网络中的社团检测——基于聚类技术的方法
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    本研究探讨了在复杂网络中利用聚类技术进行社团检测的方法，旨在揭示网络结构中的模块化特性，并评估不同算法的有效性和适用性。 本实验使用两类数据：模拟数据与真实数据。模拟数据由著名复杂网络学者Mark Newmann提出，该网络包括128个节点，每个节点的度为16，包含4个社团结构，每个社团有32个节点。每对节点在同一个社团内部连接k1个其他节点，在不同社团之间则与其他k2个节点相连（k1+k2=16）。通过调整参数k2 (取值范围从1到8)来增加检测社团构建的难度。 真实数据集是跆拳道俱乐部的数据，该俱乐部由34名成员组成。由于管理上的分歧，这个俱乐部分裂成了两个不同的社团。