社区发现gn算法

‘壹’ python+networkX做社区发现的多吗

由于小组主要使用python和R语言编程，所以首先想到networkX这个python包，但是我找了一下里面并没有相应的算法实现。
其次是igraph，它提供了python和R语言的接口，然而通过调查，只在R的接口文档里找到了一些社区发现算法，比如几个fast_greedy，等！

‘贰’ 有没有人研究网络社区发现的啊，GML数据文件怎么读取啊或者你有其他数据集也可以啊，毕业设计，求救

我是用python处理gml数据，转换为边的关系。
如gml数据：
.....edge [ source 0, target 1]，edge [ source 2, target 4]....

转换为：
0 1
2 4

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

‘叁’ 复杂网络聚类中GN算法的matlab实现

已经解决了哦，亲~~~啦啦啦

‘肆’ 社交网络的核心推荐算法有哪些

对好友推荐算法非常熟悉，有些积累。好友推荐算法一般可以分为下面几类：
1、基于关系的推荐
基于关系的推荐，最近写了一个专栏文章，具体介绍了常用算法，可以看下有没有帮助，传送门：http://zhuanlan.hu.com/gongwenjia/20533434
简介：
a.社会网络中，三元闭包理论，以及常用推荐算法
b.Facebook中的推荐算法是如何做的
2、基于用户资料的推荐
3、基于兴趣的推荐
剩下两个方面有时间再写。
近来学习聚类，发现聚类中有一个非常有趣的方向—社交网络分析，分享一下我的大致了解。这篇只是一篇概况，并没有太多的公式推导和代码，基本是用人话解释社交网络分析中的常用的几种算法。详细到每个算法的以后有空再把详细的公式和代码补上。
社区发现算法，GN算法，Louvain算法，LPA与SLPA
Louvain算法思想
1.不断遍历网络中的节点，尝试把单个节点加入能使模块度提升最大的社区，直到所有节点不再改变
2.将第一阶段形成的一个个小的社区并为一个节点，重新构造网络。这时边的权重为两个节点内所有原始节点的边权重之和。
3.重复以上两步
LPA算法思想：
1.初始化每个节点，并赋予唯一标签
2.根据邻居节点最常见的标签更新每个节点的标签
3.最终收敛后标签一致的节点属于同一社区
SLPA算法思想：
SLPA是LPA的扩展。
1.给每个节点设置一个list存储历史标签
2.每个speaker节点带概率选择自己标签列表中标签传播给listener节点。（两个节点互为邻居节点）
3.节点将最热门的标签更新到标签列表中
4.使用阀值去除低频标签，产出标签一致的节点为社区。

‘伍’ GN2玩的过imx700吗

相比较之下，imx700较好一些。

经过测评发现：第一，GN2手机夜拍情况下色温并不稳定，时而偏冷时而偏暖，这点上imx700就要一致很多。

第二、相同情况下GN2的亮度会比imx700稍低一点，这样带来的好处是亮部细节更加丰富，不利的地方则是暗部细节远远比不上imx700。

第三，imx700的HDR算法真的很暴力，尤其未开灯的室内往外拍摄，广场上的显示屏GN2一片过曝，而imx700却能看清显示屏上写了什么。

第四，两个镜头的眩光和鬼影都不算控制好的，imx700稍微好那么一丢丢。

imx700传感器尺寸达到了1/1.28英寸，是目前商用的手机图像传感器中尺寸最大的。所谓“底大一级压死人”，就是因为更大的图像传感器尺寸，才能放下更多、更大的像素点。imx700的单位像素点尺寸进一步提升，达到了1.22um。相比imx600的单像素面积，IMX700约提升了48.8%。

目前高像素传感器大都需要合并像素来输出照片，然而，合并的像素越多，像素之间的物理结构损失也会越多，所以综合多方面的考虑，IMX700选择了像素四合一输出，以减少损耗，得到更佳的成像。

imx700拥有1.22um的超大像素，可以像Dual PD技术那样，将一个像素点一分为二。不仅如此,IMX700还拥有像素四合一的能力。这是业界首次将Dual PD和像素聚合两大技术同时在一枚传感器上实现。

‘陆’ 复旦数据科学与大数据技术方向怎么样

据复旦大学计算机学院数据科学及数据工程大方向，同时也属于上海市数据科学重点实验室。目前本研究小组集中以Web数据, 在线社会网络,社会媒体大数据为中心的数据分析与挖掘算法的研究。近几年主要参与了国家基金项目，重点基金项目，国家863项目以及上海科委创新计划， 国外合作项目等项目。主要研究大数据环境下的数据建模，数据挖掘，信息传播，行为预测等算法的设计和实现。具体的研究内容包含（但不限于）：
1、
在线社会网络中社区发现算法(Community Detection) 的研究; 在线社会网络信息传播模型（Information Spreading）的研究以及影响力最大化问题(InfluenceMaximization)的研究;
2. 基于微博(Microblogging)新闻和评论的金融大数据的分析算法和预测算法（Financial Market Prediction）的研究；
3．基于社会网络大数据分析的知识图谱(Knowledge graph)的建立和应用（如，利用知识图谱来影响力的学习）；
4．基于大数据的数据挖掘算法（聚类，分类， 深度学习）在并行环境下的设计与实现；
5．科学大数据的数据建模与数据查询； （目前参与国际合作SKA天文大数据的分析）；
研究生在实验室的主要任务：参加讨论班的论文报告、实现算法与Demo系统、参加实验室项目，合作在高级别的会议或期刊上发表论文。
实验室提供：必要的实验条件、一定的勤工助学补助、以及能够及时与你进行直接充分的讨论和指导。（一些熟悉的国外教授能够进行推荐）
基本要求：
1。有良好数学基础及较强的主动学习能力；
2。对大数据处理及分析感兴趣，有一定的动手编程能力；

‘柒’ 网络社区发现的内容简介

社区现象是复杂网络中的一种普遍现象，表达了多个个体具有的共同体特性。社区的发现技术，从最初的图分割方法、w—H算法、层次聚类法、GN算法等基本算法，逐渐发展和改进，形成了包括改进GN算法、派系过滤算法、局部社区算法和web社区发现方法在内的更具可操作性的方法。网络的社区发现可为个性化服务、信息推送等提供基本数据，尤其是在信息时代，社区的存在更加普遍，发现技术应用更加方便，其商业价值和服务价值更大。
《网络社区发现》提供的基本原理和实现技术为国内学者与技术人员深入理解社区发现技术提供了有益参考，是一本不可多得的好书。

‘捌’ gn算法中计算最短路径通常用的是什么算法

这份代码中没有求出最短的那条路径具体是什么，仅仅求出了最短路径的长度。若要求，可在更新当前最短路径距离时记录下前驱结点，最后逆向往回查找求出路径即可，但要注意的是最短路径可能是不唯一的。

‘玖’ 求C#GN算法的代码

算法网上应该有吧,我不是很擅长算法//不好意思了//

‘拾’ 关于在复杂网络中社区发现算法的研究及实现，推荐相关的文献，在实现过程中能用到什么软件详解

推荐文献 ”Community detection in graphs“ ，Santo Fortunato，2009
89页的论文，写得很全，涵盖了从提出复杂网络的1998年到2009年的全部重要的研究内容
至于复杂网络的实现，软件很多，推荐igraph，在C和Python中都可以直接调用。