转载自：https://blog.csdn.net/itplus/article/details/9286905 Community Detection 社区发现（Community Detection）算法用来发现网络中的社区结构，也可以视为一种广义的聚类算法。 研究背景 复杂网络是复制 ...

作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/peghoty/article/details/9286905 社区发现（Community Detection）算法用来发现网络中的社区结构，也可以看做是一种聚类算法。 以下 ...

在工程实践中，算法实现常伴随着处理器选型以及代码优化两方面的工作。本文将从算法设计本身和基于特定处理器平台的算法实现这两个角度，列举出几个关键的评估维度。通过这些维度的衡量，我们可以一探处理器运算性能的极限，并做出更加优化的算法实现策略。 算法复杂度 算法复杂度是为了在理念层面 ...

Python-louvain Package pip install python-louvain #Drawing partition Method 1: Me ...

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。 若任意两个社区的顶点集合的交际均为空，则称C ...

Louvain算法主要针对文献[1]的一种实现，它是一种基于模块度的图算法模型，与普通的基于模块度和模块度增益不同的是，该算法速度很快，而且对一些点多边少的图，进行聚类效果特别明显，本文用的画图工具是Gephi，从画图的效果来说，提升是很明显的。 文本没有权威，仅是个人工 ...

在做东西的时候用到了社区发现的算法，因此查找了好多人的文章，发现一个不错的总结，先转载过来 原文出处http://blog.csdn.net/aspirinvagrant/article/details/45577033 在社区发现算法中，几乎不可能先确定社区的数目，于是，必须有一种度量 ...

原文出处 http://blog.csdn.net/aspirinvagrant/article/details/45823329 派系过滤CPM方法(clique percolation method)用于发现重叠社区，派系(clique)是任意两点都相连的顶点的集合，即完全子图 ...