社区发现

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CPM 算法（Clique Percolation Method，团渗透方法）是一个蛮实用的网络社区发现算法，适用于社交网络和其他复杂网络的。这个算法的地方在于它能发现重叠社区，也就是同一个节点可以属于多个社区，这在真实世界的网络中常见。CPM 算法通过团（完全子图）来识别网络中的社区结构，如果两个团有 k-1 个节点相连，就可以认为这两个团是渗透的，进而形成一个社区。由于算法不需要事先定义社区结构，它灵活，可以自动发现网络的社区结构。适用场景广泛，比如社交网络、生物网络、合作网络等。用它来复杂网络，能你深入理解群体之间的相互关系，值得试试！

GN 算法，或者说是 Girvan-Newman 算法，挺有意思的，它主要用于网络中的社区结构。简单来说，就是根据网络节点间的连接强度，分割成不同的社区。说到 C++实现这个算法，蛮适合的，毕竟 C++在计算密集型任务上表现优秀，像是这个算法需要大量的图计算，C++的高效性就派上用场了。 算法的核心步骤也挺，需要构建网络模型（你可以用邻接矩阵或邻接表）。计算每条边的模割度，这是判断社区划分质量的一个指标。就是迭代优化，删除某些边，看看能不能提高模割度，把网络分成稳定的社区。 如果你正好在做相关的网络，C++实现的 GN 算法肯定能帮到你。这里有个压缩包，里面有完整的代码，按照文件里的提示，就可

这个complex-networks资源，主要聚焦于复杂网络，尤其是地理位置网络的抓取与。通过使用Flickr API收集芬兰 500 个位置的数据，可以获得大约 77k 个带有位置数据的图像。之后，运用k-means 算法来和确定位置的质心网络结构。它还了多种社区发现算法的实现，比如K-clique、DEMON、Louvain、Infomap等，能够对比不同算法的效果。并且，这个资源还扩展了对已爬网数据与随机图模型的。通过模拟扩展过程（SIS 和 SIR），你能更深入地理解复杂网络的演化过程。如果你对网络、数据抓取、甚至模拟过程感兴趣，这个资源会是一个挺不错的选择哦。

社区发现工具包(CDTB)包含多种功能，包括图形生成器、聚类算法和聚类数选择功能。CDTB设计灵活，允许用户添加自定义功能和扩展。用户可以通过MATLAB命令行直接调用这些功能，编写包含CDTB的自定义代码，或者使用图形用户界面(GUI)进行社区检测和数据可视化。注意：CDTB的当前版本(v.0.90)不包含某些算法，但较新版本(v.0.91)可从http://users.auth.gr/~kehagiat/Software/ComDetTBv091.zip获取。

社交网络中的聚类算法，其实就是通过对网络中的个体或群体进行分组，从而揭示网络的结构和潜在的行为模式。比如，聚类算法在发现社交网络中的社区时有用，能让看到哪些用户关系比较紧密。你知道吗，它还能用于用户行为模式，从而预测未来的社交趋势。像是通过聚类，可以将社交网络中的用户按互动强度分为不同的群体，进而为精准营销数据支持。通过聚类算法，社交网络变得更加有条理，更容易挖掘出有价值的信息，真是研究社交网络必备的工具之一。

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社团发现代码Matlab微小障碍物发现冯雪创作的官方Matlab实现，ICRA 2019介绍该存储库包含微小障碍物发现新框架的官方Matlab实现。这篇论文已被IEEE机器人与自动化国际会议(ICRA) 2019接受。Python/ROS的官方实现即将推出。注：此版本在原作的基础上略有改进，训练代码略有改动，ROC性能有所提升。为了提高效率，基本边缘检测算法使用结构化边缘检测[1]。系统中的模块在很大程度上得到了加速，尽管仍有很大的改进空间。在实例级评估中，IoU被定义为预测提议和真实边界框之间的交集，可以在./evaluation/Func_evaluation_DR.m找到引文。如果你觉得

模型运行结果揭示社区团体关联 Roger 想要了解不同类型的社区团体之间是否存在关联。模型分析结果证实了他的猜想：教会组织、家庭导向型组织和兴趣爱好组织之间确实存在着一定程度的关联性。