随笔分类 - 重叠社区发现
摘要：人工网络生成程序，可在CSDN上免费下载 或者科学网这边也可以下载 参数 • n: number of vertices;• k: average degree;• maxk: maximum degree;• mu: mixing parameter (the higher the mixing
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摘要：转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/bethansy/p/6890972.html 一、已知真实社区划分结果 1.NMI指数，互信息和标准化互信息 具体公式和matlab代码参见博客，Python代码参加，C++代码参见 重叠社区NMI指数可参照博客 2.ARI指数 文献来
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摘要：一、概念 复杂网络：现实生活中各种系统都可以看做成复杂网络，复杂网络构成包括节点和边，节点是网络中的基本组成单元，节点之间的联系或者关系是网络中的边。例如 电力网络：基站代表节点，基站之间是否互通表示边； 社交网络：用户代表节点，用户的关注关系表示边； 万维网络：网页代表节点，网页的链接关系代表边；
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摘要：其中部分转载的社区发现SLPA算法文章 一、概念 社区（community）定义：同一社区内的节点与节点之间关系紧密，而社区与社区之间的关系稀疏。 设图G=G(V,E),所谓社区发现是指在图G中确定nc(>=1)个社区C={C1,C2,...,Cnv},使得各社区的顶点集合构成V的一个覆盖。 若任意
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摘要：一、概念 （1）完全子图/全耦合网络/k-派系：所有节点全部两两相连 图1 这些全耦合网络也成为派系，k-派系表示该全耦合网络的节点数目为k 1）k-派系相邻：两个不同的k-派系共享k-1个节点，认为他们相邻 2）k-派系连通：一个k-派系可以通过若干个相邻的k-派系到达另一个k-派系，则称这两个k
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