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Arxiv网络数据集中的社区检测结果

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简介：
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。

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  • Arxiv网络数据集中的社区检测结果
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    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。
     
  • 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。
     
  • 社区检测数据集：football示例
    优质
    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。
     
  • 含社区结构的时间片段动态网络数据集
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    本数据集包含时间片段内动态网络及其社区结构信息，适用于研究社会关系演化和网络传播模式。 该数据集包含人工生成的数据集和真实网络数据集。人工数据集由LFR工具直接创建，参数设置为muw=[0.1, 0.8]，节点数量分别为500、1000、1500、2500和3500，时间片共20个。人工数据集中共有4个不同的数据集，并且每个数据集都有真实划分的社区结构。
     
  • 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数据集
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    ArXiv数据集是由全球科研人员提交的未经同行评审的预印本文献集合，涵盖物理学、数学、计算机科学等领域的最新研究成果。 Arxiv网络数据集包含5242个节点和14484条边，数据规模为n*2。
     
  • 社交网络中社区的检测与分析动态研究
    优质
    本研究聚焦于社交网络中的社区结构，探讨其识别、划分及演化规律，旨在为社交媒体管理和用户行为分析提供理论支持。 真实社会网络如邮件交流、科学合作以及对等网络都可以用图进行建模，并且可以从中发现社团演变的隐藏规律。尽管静态图中的社团挖掘已经被广泛采用，但基于动态图的研究还相对较少。通过使用时间序列的方法来研究动态图上的社团挖掘问题，包括社团检测与分析，我们提出了一种新的模型用于检测动态社团结构，并利用真实网络数据集进行了实验验证。
     
  • 重叠社区检测算法在复杂网络大数据中的应用
    优质
    本研究探讨了重叠社区检测算法在处理复杂网络大数据中的有效性和实用性，旨在发现和理解数据间隐藏的关系与结构。 复杂网络大数据中的重叠社区检测算法研究
     
  • GN.rar_MATLAB网络划分与社区检测_基于边介数的社区划分matlab
    优质
    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。