LFR ：用于社区发现算法的基准网络

最新推荐文章于 2024-09-06 23:02:01 发布
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分类专栏： 复杂网络 论文阅读
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论文

Lancichinetti A , Fortunato S , Radicchi F . Benchmark graphs for testing community detection algorithms[J]. Physical Review E Statistical Nonlinear & Soft Matter Physics, 2008

程序

随便搜搜就能找到

LFR benchmark 操作步骤
Javy Wang
06-03 3255
先奉上资源 链接：https://pan.baidu.com/s/1Mm_UwUAhM0ofKXcFbti0YA 提取码：hvp8 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 运行操作 在解压后的文件下找到 /benchmark/Debug 文件夹， 在该文件下运行命令行程序（按住shift然后右键），之后即可输入命令。 参数解释 benchmark [FLAG] [P] [FLAG...
LFR算法初探——一种用于测试社区检测算法的基准图的生成算法
coder_kang的博客
11-27 3540
本文基于《Benchmark graphs for testing community detection algorithms》一文，文章名翻译过来就是测试社区检测算法的基准图，作者是Andrea Lancichinetti, Santo Fortunato, and Filippo Radicchi，因此也叫做LFR算法。 该算法如题目表达的一样，是为了生成一个能够用于测试社区检测算法优劣的网...
LFR基准网络生成软件
08-12
用于生成社团检测的人工网络
LFR基准网络各参数及其说明
qq_37163925的博客
01-07 3810
LFR算法用于生成不同特性的人工基准网络，源于2008年的论文论文《Benchmark graphs for testing community detection algorithms》，作者是Lancichinetti A , Fortunato S , Radicchi F 。其可以接受的参数及其说明如下：
社区发现算法
wtt561111的专栏
06-15 1137
快速了解社区发现的经典算法
LFR benchmark在windows操作系统下形成网络详细步骤
qq_31510519的博客
03-09 1840
1. LFR benchmark简介 对于社区检测结果的评估最直接的方法就是和现实网络相比较。将算法的社区检测结果和现实网络中已知的社区向比较，可以测评出算法的优劣。但现实网络比较少，同时其质量参差不齐。这使得和现实网络的比较不能广泛使用。因此利用人工生成的网络对算法的有效性进行测评成为检验一个社区检测算法优劣的一种高效可行的方法。比较常用的有Girvan和Newman提出的GN...
lfm.zip_LFM社区发现_LFR基准网络_definition2na_重叠社区_重叠社区检测
09-15
首先，它读取了LFR（Lancichinetti-Fortunato-Radicchi）基准网络，这是一种广泛用于社区检测算法性能评估的模拟网络模型。LFR网络具有幂律度分布、社区大小分布和重叠度等特性，模拟了现实世界复杂网络的结构。 `...
LFR基准网络：人工社区生成与算法测试
LFR（Lancichinetti, Fortunato, Radicchi）基准程序就是为了满足这一需求而设计的，它能够创建既具有社区结构又具有真实世界网络特征的模拟网络，从而允许研究者们测试和比较社区发现算法的性能。 LFR基准程序的...
基准网络LFR Benchmark
07-03
2. **生成网络**：利用LFR算法生成具有指定参数的网络数据集。 3. **数据处理**：对生成的网络进行预处理，如提取节点特征、分配标签等。 4. **执行任务**：基于生成的数据集运行分析或算法，并评估其性能。 5. *...
LFR benchmark graphs
08-04
LFR benchmark graphs生成程序，由Santo Fortunato提供，后经他人在Windows下的编译环境中重新编译了一下，还生成了可执行文件，并在此基础上生成了三个示例网络（都在Debug文件夹中）。现在将所有东西都放出来，大家各取所需，想要研究生成算法的，有工程文件和所有源码；想要直接生成网络的，可以直接使用其中的可执行文件（具体使用方法见ReadMe）；如果想直接使用网络数据的，Debug中也有。
LFR算法源码，已经编译好，可在win下运行
11-27
LFR算法源码,用于生成基准网络，源码已经编译好，在windows下可以直接在控制台中运行，能够生成给定要求的复杂网络，性能较好。实在没有币的可以直接给我留言哈，我给你发。
社区划分相关笔记
yaochuyi的博客
03-25 748
https://blog.youkuaiyun.com/qq_38266635/article/details/81743336
LFR人工网络生成包：网络科学研究的利器
最新发布
gitblog_09751的博客
09-06 1189
LFR人工网络生成包：网络科学研究的利器 benchmark.zip项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/93992 项目介绍 在网络科学研究领域，人工网络模型的生成是进行理论研究和实验验证的重要基础。LFR人工网络生成包正是为此而生，它是一个专为网络科学研究者、学者和研究生设计的开源资源文件。该包提供了生成LFR（Lancichinetti-...
lfr网络matlab,利用LFR Benchmark 生成带标签的网络数据集
weixin_39770506的博客
03-26 1116
现实世界中，获取大规模带标签的网络数据集比较困难。当然，不排除斯坦福的SNAP[1]，Newman大牛的个人主页[2]等给出了很多有价值的数据集。但是，如果想要构建符合自己需求的带有 ground truth的数据集就比较困难了。复杂网络领域的另一位大牛，Santo Fortunato[3]， 给出了一个Linux版本的程序，可以根据参数配置生成比较理想的数据集。下载地址：LFR Benchm...
Modularity Based Community Detection with Deep Learning 阅读笔记
aiyouweiwodetianna的博客
08-15 763
一、创新点： 1、提出DNR模型 2、对DNR模型改进，加入节点约束，提出semi-DNR模型 3、第一次将深度学习应用到社区检测 二、研究背景及研究动机 模块或群落结构的识别对于描述和理解复杂系统非常重要。 现有的多种社团检测算法中有两类代表：随机模型和模块度最大化模型。 2.1 问题描述 设无向无权图 G =（V，E），其中V = {v1, v2, …, vN } 是N个顶点的集合，E = {eij} 是边的集合，每条边都连接着V中的两个顶点。 G的邻接矩阵是一个非负对称的矩阵 A = [aij]，ai
社团结构 matlab,社团结构
weixin_42116650的博客
03-21 1532
在网络科学研究中，如果某个网络中的节点可以轻易地被划分为若干个内部紧密连接的节点集(集合间可能重合)，那么就可以说这个网络具有社团结构 Community structure。除节点集重叠的特殊情况下外，网络自然地被分成一个个节点集，这些节点集内部连接紧密，而节点集与节点集之间连接稀疏(但也存在节点集重叠的情况)。 更广泛的定义基于以下原则：即如果节点对同属一个社团，则更有可能相互连接；如果不属...
LFR简单使用入门
u011089523的博客
08-02 5020
1. 运行环境 LFR程序下载链接， 运行环境为Linux、g++ 1.1 先安装build-essential：（可省略） $ sudo apt-get install build-essential 1.2 查看 gcc 版本 $ gcc --versiongcc (Ubuntu/Linaro 4.6.3-1ubuntu5) 4.6.3Copyright (C) 2011
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