Matlab分时代码-GenLouvain：基于MATLAB的通用Louvain社区划分算法

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简介：
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。

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Matlab分时代码-GenLouvain：基于MATLAB的通用Louvain社区划分算法

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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。

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。

Matlab中基于模块度最大化的多层网络社区划分算法（如GenLouvain、PMM）及其常用数据收集

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本研究探讨了在Matlab环境下利用模块度最大化原理进行多层网络社区结构划分的方法，特别关注GenLouvain和PMM等先进算法的应用，并介绍相关数据采集与分析技术。本资源包含了关于多层网络模块度最大化问题的genlouvain贪婪算法、pmm算法以及自编谱方法。此外，还收录了一些常用的多层网络数据（包括实际数据和合成数据），并附上了这些算法在各组数据上的运行结果。特别地，对于合成数据，我们提供了nmi与ari评价指标的代码。

基于网络能量的社区划分分裂算法

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本研究提出了一种创新性的社区划分与分裂算法，采用网络能量模型评估和优化社区结构，有效提升了复杂网络中社区检测的准确性和效率。基于网络能量的社区发现分裂算法是一种用于复杂网络结构分析的方法，在社会网络、信息网络和生物网络等领域有着广泛应用。该方法的核心在于通过计算整个网络的能量以及每条边的能量来识别出其中存在的社区结构。在网络科学中，这种“能量”概念源于物理学，并被引入到图论研究当中以反映一个系统的稳定性。具体而言，网络中的所有边权重的平方总和可以定义为网络的整体能量值，它反映了内部连接强度。在算法执行过程中，首先会确定每条边的能量值——这通常与其权重或者连接强度相关联。这些能量计算可以根据不同的度量标准进行，比如基于节点度数或介数中心性等特性。当尝试识别社区结构时，选择具有最大能量的边缘予以删除是关键步骤之一：因为这样的边缘往往将不同社群的重要节点相连在一起；它们一旦被移除，则会导致网络的能量分布发生变化，并从而有助于揭示出潜在的社区边界。通过反复迭代这一过程（即不断地选取和分割），最终能够将原始的大规模网路分解为若干个相对独立且能量较低的小型子网络，每个这样的小型子网络就可以视为一个单独的社群。MATLAB作为一种强大的数值计算与图形处理工具，在实现这类复杂算法方面发挥了重要作用。在提供的“Network Potential”文件中可能会包含用于执行这一社区发现分裂算法的具体MATLAB代码示例。这段代码通常会涵盖数据输入、图构建、能量评估、边缘选择及删除策略以及最终的社群划分步骤，每一步都可能涉及到矩阵运算、图形理论和优化技术的应用。相比于其他常见的方法（如贪婪聚类或modularity最大化），这种基于网络能量的方法具有独特的优势：它能够处理大规模的数据集，并且对于初始条件不敏感；此外还能揭示出那些内部连接非常紧密的社区结构。然而，这种方法也可能存在一些局限性——比如在某些情况下可能会过分强调局部最优解而导致对整体社群架构的理解不够准确。实际应用中，基于网络能量的分裂算法可以用于分析社交平台上的用户群体、生物系统中的基因模块或互联网服务集群等多方面的复杂关系网，并帮助识别关键节点和预测未来的变化趋势。因此，在当前活跃的研究领域内，这种方法结合了物理思想与数学工具的应用，为深入理解复杂的互联体系提供了一种新颖且富有成效的途径。

基于Python和NetworkX的BGLL社区划分算法

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本研究利用Python编程语言及其NetworkX库实现并分析了BGLL社区检测算法，有效识别复杂网络中的紧密联系群体。算法来自论文《Fast unfolding of communities in large networks》是一种快速的非重叠社团划分方法。使用该算法时，直接调用BGLL函数，并将Graph类型的变量作为参数传入即可获取结果。返回值包括社区结构的结果以及每个节点对应的社区编号。

基于图划分的社区检测GN算法

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本研究提出了一种基于图划分技术改进的社区检测GN算法，有效提升了复杂网络中社区结构识别的准确性和效率。【基于图分割的社区发现GN算法】是一种用于复杂网络环境中识别结构化群组或社区的技术手段，在社交网络、互联网及生物网络等领域有广泛应用价值。该方法由Michele Girvan 和Mark E. J. Newman在2002年提出，主要用于揭示网络中的模块化特性。其主要原理在于利用“介数中心性”这一概念来识别关键连接点或桥梁节点，以此区分社区边界。高介数中心性的边往往位于不同社区之间，并且这些边的移除有助于发现更细粒度的社区结构。具体操作步骤如下： 1. 计算每条边的介数中心性：通过统计网络中所有最短路径来确定各边在其中出现的频率。 2. 对所有边按其介数中心性的大小进行排序，从高到低排列。 3. 逐个移除具有最高介数中心性的边，并重新计算剩余部分的新连接度值。 4. 持续执行步骤三，直到满足预设条件（如达到特定的社区划分或迭代次数）为止。 5. 分析网络结构：根据被删除的边缘来确定各个独立存在的社群。在用C/C++语言实现时应注意以下几点： 1. 数据存储方式的选择：为了便于高效操作边信息，可以采用邻接矩阵或者邻接表等数据结构。 2. 算法效率优化：介数中心性的计算是整个过程中的瓶颈所在，因此可以通过Floyd-Warshall算法或者其他更快捷的方法来提高性能。 3. 动态更新机制：每次移除一条边后都需要迅速调整剩余部分的连接度值，这可能需要引入并查集等高效数据结构以加快速度。 4. 结果评估与分析：随着越来越多边缘被删除形成了不同的层级社区划分。通过观察每一阶段的结果可以得到不同规模和形态下的社群配置。此外，在资源包中通常会包含实现GN算法的源代码、测试用例以及结果输出，这些资料有助于深入理解其原理，并应用于实际网络数据分析项目当中。同时也可以根据具体需求修改或扩展该代码以适应更多类型的网络结构分析任务或者与其他社区发现方法进行对比验证。

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

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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。

基于图划分的社区检测GN算法（Python）

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本项目实现了一种基于图划分技术的社区检测算法——GN算法，使用Python编程语言进行开发。该算法通过迭代优化方式识别复杂网络中的紧密连接子群，适用于社交网络分析等领域。代码开源共享，便于学术研究和应用实践。社区发现GN算法采用Python编程实现，并且可以直接运行。这是一个很好的资源，如果有积分的话尽量下载一下。

经典的社区划分算法BGLL

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简介：BGLL是一种广泛应用于社交网络分析的经典社区检测算法，通过最大化节点间相似度来识别出结构紧密的社群模块。社区划分是网络分析中的一个重要概念，它旨在将一个大型网络划分为若干个紧密连接的子集，这些子集中节点之间的连结比外部更密集。BGLL（Blondel, Guillaume, Lambiotte, and Lefebvre）算法是一种快速且有效的社区检测方法，在社交网络、信息网络和生物网络等多种复杂系统中广泛应用。本篇文章将深入探讨BGLL算法的原理、实现及其应用。一、BGLL算法简介 2008年，Blondel等人提出了BGLL（又称Fast Local Modularity Optimization）算法。该方法通过迭代方式优化社区结构中的模ularity质量度量来重新分配节点。模ularity是评价网络中社区划分好坏的重要指标，它衡量的是社区内部连接的相对密度与随机网络预期值之间的差异。二、BGLL算法步骤 1. **初始化**：每个节点开始时单独被视为一个独立的社区。 2. **迭代过程**：对于每一个节点i，计算其在当前社群中移动到其他所有可能社群后模ularity的变化量ΔQ(i)。 3. **移动节点**：将该节点从现有社群移至能够带来最大模ularity增益的新社群。 4. **重复步骤2和3**：直到没有进一步的改进或达到预设的最大迭代次数为止。 5. **结束条件判断与结果输出**：当不再有可以提高网络整体模ularity的操作时，算法终止，并给出社区划分的结果。三、C++实现在用C++编写BGLL算法的过程中，需要处理图结构的数据表示（如邻接矩阵或列表）、计算模ularity以及执行节点移动等任务。定义一个`Graph`类来存储和操作网络数据；使用动态规划或者贪心策略去评估每个节点的模ularity收益，并据此决定其归属社区的变化。为了提高效率还可以采用并行处理技术或是优化的数据结构设计。四、应用领域由于BGLL算法具备高效且简洁的特点，因此它在多个研究领域都有广泛的应用： - **社会网络分析**：用于识别社交圈子或兴趣小组等。 - **信息网络**：例如网页分类和主题挖掘等领域。 - **生物学**：如蛋白质相互作用图的模块性分析以及基因功能预测任务中使用该算法来寻找有意义的功能组群。 - 推荐系统中的用户及物品聚类，帮助实现个性化推荐策略； - 复杂系统的研究工作也受益于BGLL的应用，比如电力网或交通网络结构特征的研究。总之，通过采用BGLL方法可以有效地划分大规模复杂网络的社区，并为后续深入分析和决策提供有价值的洞见。

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。