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Matlab利用模块度最大化的多层网络社区划分算法（如genlouvain、pmm等）以及常用数据集的收集。

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简介：
本资源汇集了关于多层网络模块度最大化问题的genlouvain贪婪算法的详细信息（通常记为multiplex modularity maximization，简称mmm），以及pmm算法与基于自编谱分析的方法。此外，资源中包含了多种常用的多层网络数据集，这些数据集涵盖了实际应用中的真实数据以及经过精心设计的合成数据。同时，我们还提供了算法在这些不同数据集上的运行结果，以供参考。值得一提的是，针对合成数据，资源还提供了用于计算nmi（Normalized Mutual Information）和ari（Adjusted Rand Index）评价指标的代码实现。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 社区发现常用数据集..
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    本数据集合集涵盖了广泛用于社区检测研究中的网络结构和属性信息，旨在促进算法开发与性能评估。 需要一个包含football关键字的文件以及空手道俱乐部karate的相关数据。此外还需要海豚Dolphin的数据和一个具有4000个节点的稍大网络的txt与gml格式文件。其中，txt文件有两种不同的格式。
     
  • 14万条微博的实验数据集——适用于社交网络分析、社区划分及事件检测、链接预测和影响力最大化等研究。
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    本数据集包含14万条微博内容，旨在为社交网络分析提供全面支持，涵盖社区结构识别、热点事件追踪、用户间关系预测及关键信息传播路径探索等领域。 Twitter数据集包含14万条记录，包括文本、时间、转推关系、回复关系及作者等相关信息。该数据集中还包含了用户之间的社交网络连接信息，具体体现为用户的转发关系。此数据集可用于多种研究领域，如社交网络数据分析、异常检测与事件演化模型分析、情感分析以及链接预测和信息传播等。
     
  • 重叠社区的数据集划分
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    本文探讨了在重叠社区结构中有效划分数据集的方法，旨在提高机器学习模型的性能和泛化能力。 在社交网络分析领域，重叠社区划分是一个重要的概念，与传统的非重叠社区划分不同，它反映了节点可以同时属于多个社区的现实情况。此数据集包含多种经典网络，如“football”（美国大学橄榄球联盟）和“karate”（卡特武术俱乐部），用于研究和测试重叠社区检测算法。 以“football”为例，该数据集基于美国大学间的橄榄球比赛记录构建而成，每个节点代表一个球队，边则表示两队之间的比赛。由于球队间可能存在多种关系，如联盟内赛程、友谊赛等，这体现了社区的重叠性。通过分析这种网络结构可以识别出具有相似比赛模式的团队群体，并进一步理解它们间的竞争与合作关系。 另一个经典案例是“karate”数据集，它记录了70年代某个武术俱乐部成员间的关系网。每个节点代表一位会员，边则表示他们之间的互动情况。由于人际关系复杂多变，同一会员可能同时参与多个小团体的活动，从而形成重叠社区结构。对这种网络进行分析有助于揭示该组织内部的社会关系和动态变化。 面对重叠社区划分挑战时，需要采用特殊策略以有效识别这些交集部分，而不是仅依赖于传统的二元分类方法。常见的算法包括Blondel Louvain 方法、Girvan-Newman 层次聚类法、标签传播算法（Label Propagation）以及基于图谱流的算法等。虽然这些技术在处理非重叠社区时表现良好，但在应对重叠结构时则需要额外考虑如引入概率模型或允许节点权重分配于多个社区之间的策略。 评估重叠社区划分效果的关键指标包括NMI（标准化互信息）、F-score、精确度和召回率。通过使用交叉验证或者利用不同的随机种子重复实验等方式来确保结果的稳定性和可复制性，可以帮助研究者更好地理解和比较不同算法的表现。此外，将实验结果可视化为节点-社区分布图可以直观展示社区结构及其重叠情况，并便于进一步分析讨论。 此“重叠社区划分数据集”提供了丰富的素材供学者深入探索社交网络中复杂多样的社群结构特征，推动相关检测技术的发展和完善。
     
  • 关于Boeing的数据集——适用于社交网络分析和社区划分，也可应用于事件检测、链接预测及影响力最大化等领域研究
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    该数据集包含波音公司相关数据，适合进行社交网络分析与社区识别，并可用于探索事件检测、链接预测及影响者发现等课题。 主题为Boeing的数据集----可以用于社交网络分析或社区划分。用户微博之间的关系已经分别导出，可以直接导入gephi进行操作，也可用于事件检测、链接预测及影响力最大化等研究。
     
  • 多层社区网络的可视化及Multi-NetworkX库在Python中的应用
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    本研究探讨了多层社区网络的可视化技术，并介绍了Python中用于处理此类网络的新库Multi-NetworkX的应用方法。 可视化多层社区网络，每层节点数可以不同，并且可以自行设定节点名。解压文件后找到电脑中已安装的multinetx文件夹并替换为你的版本即可。关于详细讲解描述，请参考相关文档或帮助手册。
     
  • 多层社区网络的可视化及Multi-NetworkX库在Python中的应用
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    本研究探讨了多层社区网络的可视化方法，并介绍了Python中用于处理复杂网络结构的库Multi-NetworkX的应用，为网络分析提供新视角。 可视化多层社区网络，每层节点数可以不同，并且可以自行设定节点名。详细讲解描述请参考相关文档或帮助文件，在电脑中找到已安装的multinetx文件夹并替换为自己的即可。
     
  • 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
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    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。