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Louvain Algorithm: 实现Louvain算法

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简介：
本项目实现了Louvain算法，用于社区检测。通过优化模块度，高效识别网络中的社团结构，适用于大规模图数据集分析。 Louvain算法的实现可以在论文《大型网络中社区的快速展开》（Vincent D Blondel、Jean-Loup Guillaume、Renaud Lambiotte、Etienne Lefebvre，Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2008 (10), P10008）中找到详细信息。使用此程序时，输入数据格式应与SNAP的数据集相同。

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  • Louvain Algorithm: 实现Louvain算法
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    本项目实现了Louvain算法，用于社区检测。通过优化模块度，高效识别网络中的社团结构，适用于大规模图数据集分析。 Louvain算法的实现可以在论文《大型网络中社区的快速展开》（Vincent D Blondel、Jean-Loup Guillaume、Renaud Lambiotte、Etienne Lefebvre，Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2008 (10), P10008）中找到详细信息。使用此程序时，输入数据格式应与SNAP的数据集相同。
     
  • Louvain算法的Java实现
    优质
    Louvain算法的Java实现介绍了一种高效的社区检测算法在Java编程语言中的具体实践。该算法能够有效地识别复杂网络结构中紧密相连的小群体，对于社交网络分析、生物学研究等领域具有重要意义。此项目提供了Louvain算法的标准Java库和示例代码，便于开发者集成到自己的应用中进行社群发现与数据分析。 Louvain社区发现算法的运算速度非常快，因为它只需要计算相邻节点在社区变换Q中的变化值，并采用贪婪优化策略。
     
  • Python-Louvain-0.14_Louvain算法_Python-Louvain包_Louvain-python
    优质
    简介：Python-Louvain-0.14是一个用于实现Louvain社区检测算法的Python包。该库提供高效且易于使用的接口，适用于复杂网络分析和社交网络研究中寻找最优模块化分群结构。 使用Python实现社区分类的Louvain算法。
     
  • Louvain算法的Matlab实现版本
    优质
    本简介介绍了一种基于Matlab编程环境实现的Louvain社区检测算法。该工具能够高效地进行大规模网络数据中的社群结构分析。 Louvain算法的Matlab版本提供了一种高效的方法来识别网络中的社区结构。此实现基于Modularity优化原则，并且适用于大规模复杂网络分析。该代码易于使用并可以根据具体需求进行调整，为研究人员和工程师在社交网络、生物信息学及其它领域提供了强大的工具。
     
  • spark-distributed-louvain-modularity:基于Spark的分布式Louvain模块化算法...
    优质
    spark-distributed-louvain-modularity 是一个利用Apache Spark实现的大规模图数据社区发现工具，采用高效的Louvain模块化算法进行分布式计算。 dga-graphX 是一个软件包，它使用GraphX框架在Spark平台上构建了几种预构建的可执行图算法。 前提条件： - Spark 0.9.0 或更高版本 - GraphX 如果需要，请编辑build.gradle文件以设置您的Spark和GraphX版本。通过运行 `gradle clean dist` 来生成dga-graphx软件包，可以在build/dist文件夹中找到dga-graphx-0.1.jar。 算法： 鲁汶分布式社区检测是Fast unfolding of communities in large networks这篇文章的并行实现：Vincent D Blondel, Jean-Loup Guillaume, Renaud Lambiotte, Etienne Lefebvre。
     
  • Louvain高效社区检测算法（Fast Unfolding方法）
    优质
    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。
     
  • Python3中社区划分算法的实现，涵盖KL算法、COPAR、Louvain算法、LFM算法及InfoMap算法等
    优质
    本篇文章详细介绍了在Python 3环境下多种社区划分算法的具体实现方法，包括但不限于KL算法、COPAR、Louvain算法、LFM算法以及InfoMap算法。通过深入分析这些算法的原理和应用，为读者提供了一套完整的社区网络分析工具箱。 社区划分算法的Python3实现包括KL算法、COPAR、Louvain算法、LFM算法以及InfoMap算法等多种方法。
     
  • Pylouvain: 用于大型网络社区检测的Louvain方法Python实现
    优质
    Pylouvain是Louvain社区检测算法的高效Python实现，专为处理大规模复杂网络设计。该工具允许研究人员和开发者快速发现并分析社交网络、生物网络等中的社群结构。 肾上腺皮质激素Louvain方法的Python实现用于在大型网络中查找社区。该方法首次发表于《统计力学杂志：理论与实验》2008年第10期，P1000作者为Vincent D Blondel、Jean-Loup Guillaume、Renaud Lambiotte和Etienne Lefebvre。此段落的重写版本由Julien Odent和Michael Saint-Guillain提供。
     
  • Matlab分时代码-GenLouvain：基于MATLAB的通用Louvain社区划分算法
    优质
    Matlab分时代码-GenLouvain是一款在MATLAB环境下运行的程序，它实现了通用版的Louvain社区检测算法，适用于网络分析中发现模块化结构。 matlab分时代码GenLouvain版本2.2于2019年7月发行，请引用此代码，例如：LucasGSJeub, MaryaBazzi, InderjitS.Jutla 和 PeterJ.Mucha，“在MATLAB中实现的用于社区检测的通用Louvain方法”，（2011-2019年）。 内容说明： 该软件包包含主要的genlouvain.m文件，此文件调用了许多作为mex函数实现的子例程。这些mex函数的源代码位于“MEX_SRC”目录中。此外，专用目录里包括针对64位Mac、Windows和Linux系统的预编译可执行文件。“HelperFunctions”目录包含用于计算模块化矩阵和后处理分区的辅助函数。其中，后处理功能使用了MarkusBuehren的代码（该代码位于“Assignment”目录中）来解决最佳分配问题。 安装说明： 确保GenLouvain文件夹及其所有子文件夹在MATLAB路径中。
     
  • 扩散图算法的Python实现：Diffusion-Maps-Algorithm
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    Diffusion-Maps-Algorithm是基于Python语言开发的一款工具包，实现了扩散图算法，用于数据分析与机器学习中的非线性降维和数据集结构识别。 扩散贴图引入的扩散图算法的 Python 实现。