LFR基准网络各参数及其说明

本文详细介绍LFR算法,一种用于构建社区结构明显的人工网络的流行技术,涉及参数n、k、k_max等,并解释了它们在模型生成中的作用。

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:

参数参数说明
n网络节点总数
k网络中节点的平均度数
k_max网络中节点的最大度数
c_max网络中最大社团包含的节点数
c_min网络中最小社团包含的节点数
γ网络中节点的幂率分布指数
β社团中节点的幂率分布指数
μ节点与社团外的边数与节点度数的比值
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