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复杂网络中的社团检测——基于聚类技术的方法

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于NetworkX的聚类技术在复杂网络社团检测中的应用（含完整代码）.zip
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    本资源提供了一种利用Python库NetworkX进行复杂网络社团结构分析的方法，并附有详细的聚类算法实现代码。适用于数据科学与社会网络分析领域的学习者和研究者。 复杂网络社团结构定义为内部紧密而外部松散的拓扑结构：即一组节点集合，在该集合内节点间的交互频繁且密集，而在与其他节点的连接上则较为稀疏。这种复杂的社区结构检测在信息推荐系统、致癌基因识别以及数据挖掘等领域中有着广泛的应用。近年来，社区划分技术得到了迅速的发展，这主要归功于Newman提出了模块度的概念，使得网络中的社团质量能够通过一个明确的标准来衡量：即模块度值越大，则对应的社区划分越合理有效。社团检测本质上是在复杂网络上进行聚类操作，并将该过程的结果视为特定的社群结构。 针对某跆拳道俱乐部的数据集（包含34个节点），由于管理上的分歧，需要将其分割为两个不同的社团。本次实验的目标是：在给定的复杂网络中识别出这两个社团的具体构成情况。接下来我们将从以下三个方面来探讨如何设计并实施这一算法： 1. **定义理想的社区结构**：首先明确我们希望得到什么样的社群划分结果。 2. **衡量节点间的相似度**：其次，确立一种方法用于评估不同节点之间的关联强度或“距离”。 3. **寻找最优解的方法论**：最后，制定策略来搜索并确定最佳的社团分割方案。 聚类算法通常通过定义一个目标函数（如同类间平均相似性）以及一系列划分规则来进行操作。对于社区检测而言，上述三个问题则是其核心关注点，并将在后续部分详细讨论与解答。
     
  • 关于复杂网络社团发现的新方法——基于K-means聚类算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了一种新颖的方法来识别复杂网络中的社团结构，通过创新性地应用K-means聚类算法，为社群检测提供了新的视角和解决方案。 本段落提出了一种基于K-means 聚类算法的复杂网络社团结构划分方法。该方法利用Fortunato等人提出的边的信息中心度定义节点关联度，并通过节点关联度矩阵选择聚类中心和进行节点分类，从而将复杂网络划分为k个社团。最终，通过模块度确定理想的社团结构。此算法有效解决了K-means 聚类算法对初始值敏感的问题。实验结果表明，在Zachary Karate Club 和College Football Network两个经典模型上该方法是可行的。
     
  • 重叠社区检测算法在复杂网络大数据中的应用
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    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
     
  • MATLAB中复杂网络聚类系数的编程实现
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    本研究探讨了在MATLAB环境中如何计算和分析复杂网络中的聚类系数，并提供了具体的编程方法和实例。通过优化算法，能够高效地处理大规模网络数据，为社交网络、生物信息学等领域提供有力工具。 复杂网络聚类系数的MATLAB编程代码包括将复杂网络存储为矩阵，并利用该矩阵在MATLAB中进行计算以求得复杂网络的聚类系数。
     
  • 基于矩阵计算的复杂网络构建技术
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    本研究聚焦于利用矩阵运算优化复杂网络模型的创建过程，探索高效、精确地模拟大规模网络结构的新方法。 复杂网络是指具有高度抽象性和复杂结构的系统，在自然界和社会现象中广泛存在。这类研究始于20世纪中期，并且涌现出了多种模型，包括Erdos和Renyi提出的ER随机网络模型、Watts-Strogatz的小世界网络模型以及Barabási-Albert无标度网络模型等。这些模型分别展示了复杂网络中的小世界特性和无标度特性，推动了相关研究的发展。 所谓小世界特征是指在该类网路中任意两个节点之间的距离都很短；而无标度性则意味着其连接数量的分布遵循幂律而非泊松分布，并且少数“超级”节点的存在。这两种性质是当前复杂网络分析中的关键指标。 自相似特性也是复杂网络研究的重要方面之一，它指出局部和整体在网络结构上具有统计意义上的类似特征。尽管这一领域的研究起步较晚，但如今已被公认为第三大重要属性，有助于深入理解复杂系统的本质特点。 基于矩阵运算的构建方法是生成复杂网络的一种技术手段。例如Kronecker积与Kronecker和这两种特定形式的矩阵操作可以用于构造复杂的网络模型。使用Kronecker积能够迭代地创建具有分形维数不超过2的自相似结构；而通过应用多个简单初始网络邻接矩阵上的Kronecker和运算，则能构建出度分布为正态分布、属于随机类别的复杂系统。 在这些过程中，邻接矩阵扮演着关键角色。它是一种展示节点间连接关系的数据表征形式，在解析复杂的网络中至关重要。特别是对于自相似性网络的建立而言，利用这种矩阵能够详细描绘各节点间的相互作用，并进一步分析其整体属性。 文章还讨论了Kronecker积和Kronecker和两种运算方法在构建复杂网路中的应用及其特性，强调这些技术有助于揭示真实世界系统的关键特征。这类研究不仅具有重要的科学意义，也在工程技术、信息学以及生物医学等众多领域展现出广泛的应用潜力。通过持续改进与完善网络模型，我们可以更精确地模拟现实世界的复杂现象，并为相关领域的理论探索和技术实践提供坚实的支撑。
     
  • 基于复杂网络中节点重要性的链路预测方法
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    本研究提出一种新颖的方法，利用复杂网络中的节点重要性进行链路预测。通过分析节点特性优化预测准确度，为社交网络、生物信息学等领域提供有力工具。 链路预测精度的提升是复杂网络研究中的一个核心问题之一。当前基于节点相似性的算法未能充分考虑网络节点的重要性，即它们在网络结构中的影响力。针对这一挑战，本段落提出了一种新的基于节点重要性的链路预测方法。 该方法在传统的局部相似性链路预测技术（如共同邻居(CN)、Adamic-Adar(AA) 和资源分配(RA) 指标）的基础上进行了改进，加入了度中心性、接近中心性和介数中心性等信息。从而提出了新的考虑节点重要性的CN、AA和RA指标。 我们在四个真实的数据集上对这一新算法进行了实验验证，并使用了AUC值作为链路预测精度的评价标准。结果显示，在这四个数据集中，改进后的算法都优于传统的共同邻居及其他对比方法，显示出在复杂网络结构分析中的更高准确性。
     
  • 基于HED卷积神经网络的复杂背景中木板边缘检测方法.zip
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    本研究提出了一种利用改进的HED（Hourglass Edge Detection）卷积神经网络，在复杂背景下高效准确地识别和提取木板边缘的方法。通过优化模型结构，提升了在多变环境中的适应性和鲁棒性，为自动化木材检测提供了有效的技术方案。 【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频及网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、web（Web）、C#等语言和技术的项目源码，还有EDA（电子设计自动化）、Proteus仿真软件和实时操作系统(RTOS)相关代码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传发布。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕业设计、课程设计、大作业以及工程实训项目的参考，或是初期项目立项时的实用资源。 【附加价值】： 这些项目具有较高的学习借鉴价值，也可以直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，在这些基础代码上进行二次开发和功能扩展将非常方便且高效。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主联系，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习、共同进步。
     
  • 基于目标检测网络的轮对踏面缺陷检测技术方法
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    本研究提出了一种基于目标检测网络的创新方法，专门用于铁路车辆轮对踏面缺陷的自动检测，旨在提高检测精度与效率。 为了应对传统图像处理算法在快速准确识别轮对踏面缺陷方面的局限性,本段落提出了一种基于双深度神经网络的检测方法。此方案包含两个独立的部分：踏面提取网络以及缺陷识别网络。 针对踏面这一大目标特征，通过分析和测试SSD（Single Shot MultiBox Detector）模型发现其在提取轮对图像中的踏面区域时表现最为出色，精度均值(AP)达到99.8%。基于此，在成功获取到踏面后，为了进一步提高缺陷识别的效率，并考虑到踏面上的小目标特性，我们优化了YOLOv3（You Only Look Once）网络结构从而得到了M-YOLOv3。 实验结果显示：使用SSD算法提取轮对图像中的踏面区域时精度均值AP最高为99.8%；而在进行缺陷识别阶段，相较于原始的YOLOv3模型，优化后的M-YOLOv3不仅在计算速度上有所提升（单张图片处理时间减少7.1%），而且检测准确率也依然保持高水平（AP达到89.9%，仅损失0.6%）。 综上所述，该算法展现出了较高的缺陷识别准确性。
     
  • 求解复杂网络中度相关系数及平均聚类系数的方法.rar
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    本资源提供了一种计算复杂网络中度相关系数和平均聚类系数的有效方法。通过该方法，研究者能够更好地理解复杂系统的结构特性及其背后的动力学过程。 这段文字描述了一个适用于编程新手的Matlab程序，用于计算复杂网络中的度相关系数和平均聚类系数。该程序可用于社交网络中复杂网络的相关计算。