社區發現gn演算法

『壹』 python+networkX做社區發現的多嗎

由於小組主要使用python和R語言編程，所以首先想到networkX這個python包，但是我找了一下裡面並沒有相應的演算法實現。
其次是igraph，它提供了python和R語言的介面，然而通過調查，只在R的介面文檔里找到了一些社區發現演算法，比如幾個fast_greedy，等！

『貳』 有沒有人研究網路社區發現的啊，GML數據文件怎麼讀取啊或者你有其他數據集也可以啊，畢業設計，求救

我是用python處理gml數據，轉換為邊的關系。
如gml數據：
.....edge [ source 0, target 1]，edge [ source 2, target 4]....

轉換為：
0 1
2 4

可以看一下 https://github.com/atwxp/cluster

『叄』 復雜網路聚類中GN演算法的matlab實現

已經解決了哦，親~~~啦啦啦

『肆』 社交網路的核心推薦演算法有哪些

對好友推薦演算法非常熟悉，有些積累。好友推薦演算法一般可以分為下面幾類：
1、基於關系的推薦
基於關系的推薦，最近寫了一個專欄文章，具體介紹了常用演算法，可以看下有沒有幫助，傳送門：http://zhuanlan.hu.com/gongwenjia/20533434
簡介：
a.社會網路中，三元閉包理論，以及常用推薦演算法
b.Facebook中的推薦演算法是如何做的
2、基於用戶資料的推薦
3、基於興趣的推薦
剩下兩個方面有時間再寫。
近來學習聚類，發現聚類中有一個非常有趣的方向—社交網路分析，分享一下我的大致了解。這篇只是一篇概況，並沒有太多的公式推導和代碼，基本是用人話解釋社交網路分析中的常用的幾種演算法。詳細到每個演算法的以後有空再把詳細的公式和代碼補上。
社區發現演算法，GN演算法，Louvain演算法，LPA與SLPA
Louvain演算法思想
1.不斷遍歷網路中的節點，嘗試把單個節點加入能使模塊度提升最大的社區，直到所有節點不再改變
2.將第一階段形成的一個個小的社區並為一個節點，重新構造網路。這時邊的權重為兩個節點內所有原始節點的邊權重之和。
3.重復以上兩步
LPA演算法思想：
1.初始化每個節點，並賦予唯一標簽
2.根據鄰居節點最常見的標簽更新每個節點的標簽
3.最終收斂後標簽一致的節點屬於同一社區
SLPA演算法思想：
SLPA是LPA的擴展。
1.給每個節點設置一個list存儲歷史標簽
2.每個speaker節點帶概率選擇自己標簽列表中標簽傳播給listener節點。（兩個節點互為鄰居節點）
3.節點將最熱門的標簽更新到標簽列表中
4.使用閥值去除低頻標簽，產出標簽一致的節點為社區。

『伍』 GN2玩的過imx700嗎

相比較之下，imx700較好一些。

經過測評發現：第一，GN2手機夜拍情況下色溫並不穩定，時而偏冷時而偏暖，這點上imx700就要一致很多。

第二、相同情況下GN2的亮度會比imx700稍低一點，這樣帶來的好處是亮部細節更加豐富，不利的地方則是暗部細節遠遠比不上imx700。

第三，imx700的HDR演算法真的很暴力，尤其未開燈的室內往外拍攝，廣場上的顯示屏GN2一片過曝，而imx700卻能看清顯示屏上寫了什麼。

第四，兩個鏡頭的眩光和鬼影都不算控制好的，imx700稍微好那麼一丟丟。

imx700感測器尺寸達到了1/1.28英寸，是目前商用的手機圖像感測器中尺寸最大的。所謂「底大一級壓死人」，就是因為更大的圖像感測器尺寸，才能放下更多、更大的像素點。imx700的單位像素點尺寸進一步提升，達到了1.22um。相比imx600的單像素麵積，IMX700約提升了48.8%。

目前高像素感測器大都需要合並像素來輸出照片，然而，合並的像素越多，像素之間的物理結構損失也會越多，所以綜合多方面的考慮，IMX700選擇了像素四合一輸出，以減少損耗，得到更佳的成像。

imx700擁有1.22um的超大像素，可以像Dual PD技術那樣，將一個像素點一分為二。不僅如此,IMX700還擁有像素四合一的能力。這是業界首次將Dual PD和像素聚合兩大技術同時在一枚感測器上實現。

『陸』 復旦數據科學與大數據技術方向怎麼樣

據復旦大學計算機學院數據科學及數據工程大方向，同時也屬於上海市數據科學重點實驗室。目前本研究小組集中以Web數據, 在線社會網路,社會媒體大數據為中心的數據分析與挖掘演算法的研究。近幾年主要參與了國家基金項目，重點基金項目，國家863項目以及上海科委創新計劃， 國外合作項目等項目。主要研究大數據環境下的數據建模，數據挖掘，信息傳播，行為預測等演算法的設計和實現。具體的研究內容包含（但不限於）：
1、
在線社會網路中社區發現演算法(Community Detection) 的研究; 在線社會網路信息傳播模型（Information Spreading）的研究以及影響力最大化問題(InfluenceMaximization)的研究;
2. 基於微博(Microblogging)新聞和評論的金融大數據的分析演算法和預測演算法（Financial Market Prediction）的研究；
3．基於社會網路大數據分析的知識圖譜(Knowledge graph)的建立和應用（如，利用知識圖譜來影響力的學習）；
4．基於大數據的數據挖掘演算法（聚類，分類， 深度學習）在並行環境下的設計與實現；
5．科學大數據的數據建模與數據查詢； （目前參與國際合作SKA天文大數據的分析）；
研究生在實驗室的主要任務：參加討論班的論文報告、實現演算法與Demo系統、參加實驗室項目，合作在高級別的會議或期刊上發表論文。
實驗室提供：必要的實驗條件、一定的勤工助學補助、以及能夠及時與你進行直接充分的討論和指導。（一些熟悉的國外教授能夠進行推薦）
基本要求：
1。有良好數學基礎及較強的主動學習能力；
2。對大數據處理及分析感興趣，有一定的動手編程能力；

『柒』 網路社區發現的內容簡介

社區現象是復雜網路中的一種普遍現象，表達了多個個體具有的共同體特性。社區的發現技術，從最初的圖分割方法、w—H演算法、層次聚類法、GN演算法等基本演算法，逐漸發展和改進，形成了包括改進GN演算法、派系過濾演算法、局部社區演算法和web社區發現方法在內的更具可操作性的方法。網路的社區發現可為個性化服務、信息推送等提供基本數據，尤其是在信息時代，社區的存在更加普遍，發現技術應用更加方便，其商業價值和服務價值更大。
《網路社區發現》提供的基本原理和實現技術為國內學者與技術人員深入理解社區發現技術提供了有益參考，是一本不可多得的好書。

『捌』 gn演算法中計算最短路徑通常用的是什麼演算法

這份代碼中沒有求出最短的那條路徑具體是什麼，僅僅求出了最短路徑的長度。若要求，可在更新當前最短路徑距離時記錄下前驅結點，最後逆嚮往回查找求出路徑即可，但要注意的是最短路徑可能是不唯一的。

『玖』 求C#GN演算法的代碼

演算法網上應該有吧,我不是很擅長演算法//不好意思了//

『拾』 關於在復雜網路中社區發現演算法的研究及實現，推薦相關的文獻，在實現過程中能用到什麼軟體詳解

推薦文獻 」Community detection in graphs「 ，Santo Fortunato，2009
89頁的論文，寫得很全，涵蓋了從提出復雜網路的1998年到2009年的全部重要的研究內容
至於復雜網路的實現，軟體很多，推薦igraph，在C和Python中都可以直接調用。