LFR基准网络各参数及其说明

最新推荐文章于 2025-10-17 13:13:31 发布
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#LFR #社团检测

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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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 3666
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 benchmark 操作步骤
Javy Wang
06-03 3326
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 ：用于社区发现算法的基准网络
颹蕭蕭
06-21 3182
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基准网络生成软件
08-12
用于生成社团检测的人工网络
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 benchmark在windows操作系统下形成网络详细步骤
qq_31510519的博客
03-09 1924
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...
LFR基准网络生成软件：为社团检测研究提供强大的实验平台
gitblog_06707的博客
05-29 1078
LFR基准网络生成软件：为社团检测研究提供强大的实验平台 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 在复杂网络研究领域，社团检测是一项关键任务，它对于理解网络的拓扑结构和功能具有重要意义。LFR基准网络生成软件，作为一款专为社团检测研究设计的工具，能够生成具有不同拓扑特征和社团结构的网络，为研究人员提供了实验的坚实基础。 项目技术分析 LFR基准网络生成软件基于L...
社区划分领域人工网络生成软件
03-19
《社区划分领域人工网络生成软件——LFR基准程序详解》 在社会网络分析领域，人工网络生成工具扮演着至关重要的角色。LFR（Lancichinetti-Fortunato-Radicchi）基准程序是由Federico Lancichinetti、Stefano ...
37、社区结构分析：模型、基准与模块化评估
Apple的专栏
06-26 61
本文系统讨论了网络社区结构的分析方法，涵盖社区节点类型、计算机生成的基准模型以及模块化评估指标。详细介绍了种植分区模型、Newman-Girvan 基准和 LFR 基准三种模型及其特点，并对模块化的定义、计算方法与应用场景进行了深入解析。文章还比较了不同模型和模块化计算方法的适用场景，最后展望了未来社区结构分析的发展方向。
16、基于多层网络约简的多目标进化算法在社区聚类中的应用
mm9012的博客
05-12 83
本文介绍了一种基于多层网络约简的多目标进化算法（MOEA-MR），用于解决多层网络的社区聚类问题。通过构建共识信息层、网络约简策略和修复方法，该算法在大规模复杂网络中实现了高效的社区划分，并在多个数据集上验证了其优越性能。
67、粒状社交网络：模型与应用
最新发布
jj890的博客
10-17 18
本文系统介绍了模糊粒状社交网络（FGSN）的模型与应用，涵盖粒状介数与嵌入性、不确定性度量（能量与熵）、目标集选择的粒度启发式算法以及模糊-粗糙社区（FRC）检测方法。通过在空手道俱乐部、海豚网络和政治博客等真实数据集上的实验，验证了FGSN在影响力最大化和社区发现中的优越性能。结合LFR基准测试，展示了其在高混合参数和重叠节点场景下的鲁棒性，并探讨了其可扩展性与实际应用潜力。文章进一步总结了FGSN的优势与挑战，提出了与机器学习、区块链、物联网融合的未来发展方向，拓展至医疗、金融、教育等领域，展现了FGS
LFR人工网络生成包
01-12
很多做网络科学研究的学者研究生等都需要经常用到人工网络的数据，最为常用的就是LFR人工网络
LFR复杂网络生成图NMI代码
11-04
复杂网路中，LFR复杂网络生成图代码，以及NMI代码，内附生成图与详解，仅供个人使用
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。
掌握社区检测：LOSP_Plus算法在大型网络中的应用
- LFR基准图：Lancichinetti-Fortunato-Radicchi基准，用于生成具有社区结构的网络，以便于测试社区检测算法的有效性。 - 示例数据集为Amazon数据集，其中包含产品作为节点，共同购买关系作为边的信息。该数据集...
神经网络-LFR model
xmdxcsj的专栏
12-02 3614
CLDNN[1]不同的网络结构有不同的优势 - CNN擅长减少频率偏移 - LSTM擅长对时序信号进行建模 - DNN可以对特征做更高阶的抽象，更容易进行分类 CLDNN依次将CNN/LSTM/DNN进行串联组合成一个新的网络，相当于依次进行频域变化/时域关联/特征抽象，相比于单一的LSTM网络，可以获得性能的提升。delay constraint[2]对ctc模型来讲，在数据帧和输出l
【亲测免费】 LFR人工网络生成包：网络科学研究的利器
gitblog_09751的博客
09-06 1307
LFR人工网络生成包：网络科学研究的利器 【下载地址】LFR人工网络生成包 LFR人工网络生成包是一个开源的资源文件，专门为网络科学研究者、学者和研究生设计。该资源文件提供了生成LFR（Lancichinetti-Fortunato-Radicchi）人工网络的功能，这是网络科学研究中最常用的人工网络模型之一。 ...
【亲测免费】 LFR人工网络生成包
gitblog_09776的博客
09-06 568
LFR人工网络生成包 【下载地址】LFR人工网络生成包 LFR人工网络生成包是一个开源的资源文件，专门为网络科学研究者、学者和研究生设计。该资源文件提供了生成LFR（Lancichinetti-Fortunato-Radicchi）人工网络的功能，这是网络科学研究中最常用的人工网络模型之一。 ...
lfr网络matlab,binary_networks 目前社区发现算法中验证 性能的LFR生成程序，其是Windows平台下无 权重人工网络 matlab 247万源代码下载- www.pudn.c...
weixin_33894886的博客
03-26 361
文件名称: binary_networks下载 收藏√ [5 4 3 2 1]开发工具: Visual C++文件大小: 1983 KB上传时间: 2015-08-05下载次数: 5提 供 者: Spring详细说明：目前社区发现算法中验证算法性能的LFR生成程序，其是Windows平台下无向无权重人工网络的生成程序。-LFR benchmark network!文件列表(点击判断...
LFR基准网络
03-21
<think>好的，我现在需要处理用户关于LFR基准网络的问题。首先，用户想了解LFR基准网络的相关信息或使用方法，特别是在复杂网络或社区检测中的应用。我需要先回顾自己关于LFR基准的知识，确保回答准确。 首先，我应该明确LFR基准网络的定义和作用。LFR基准是由Lancichinetti、Fortunato和Radicchi提出的一种生成具有社区结构的合成网络的模型。它的主要用途是评估社区检测算法的性能，因为可以控制网络的各种参数，比如节点数、社区大小、度分布等。这一点在用户提供的引用中也有提到，引用[2]提到了LFR基准测试，并指出它用于社团检测的基准测试，因此需要强调这一点。 接下来，我需要介绍LFR基准的主要参数。用户可能需要知道如何调整这些参数生成不同的网络。参数包括节点数、平均度、最大度、混合参数、社区大小的范围、度分布和社区结构的强度等。混合参数μ是关键，因为它控制节点连接到社区外部的边的比例，μ越大社区结构越模糊，检测难度越高。这应该详细说明，因为用户可能关心如何调整难度来测试算法。 然后，我应该说明生成LFR网络的一般步骤，比如安装生成器、设置参数、运行生成器、输出网络数据等。用户可能想知道具体的操作方法，比如是否有现成的工具或代码库可用。这里可能需要提到LFR的原始实现，或者现有的库如networkx中的相关功能，但要注意用户提供的引用中没有提到具体工具，所以可能需要避免过于具体的安装步骤，除非确定正确。 还要讨论LFR基准的应用场景，比如评估算法在不同网络规模、社区结构强度下的性能。引用[1]提到在小型和大型网络上算法表现不同，LFR可以用来生成不同规模的网络进行测试。同时，引用[2]提到“四组”测试和LFR基准，说明LFR用于创建具有挑战性的结构，所以需要强调其在算法评估中的重要性。 此外，需要注意用户提供的引用中的信息，确保回答中引用正确的来源。例如，引用[2]提到LFR基准用于社团检测，而引用[1]讨论了在已知标签的网络上的测试，包括LFR生成的网络。因此，在回答中应适当引用这些来源，比如在参数部分或应用场景部分加入引用标记[^2]或[^1]。 可能还需要比较LFR与其他基准模型，如SBM（随机块模型）或GN模型，但用户的问题主要围绕LFR，所以简要提及即可，重点放在LFR的特点上，比如度分布和社区大小的异质性，这与SBM的同质性不同，更接近真实网络。 另外，用户可能想知道如何获取LFR生成器的代码或工具。根据以往知识，LFR的原始实现可能由作者提供，比如在Fortunato的个人网页或学术资源站点，但需要确认是否存在公开的代码库。例如，networkx可能没有内置的LFR生成器，但可能有第三方实现。不过，如果不确定具体的获取方式，建议用户查阅原始论文或相关资源，避免提供错误信息。 最后，生成相关问题时要围绕LFR基准，比如与其他基准的比较、参数影响、实际应用中的限制等。确保问题有助于用户进一步探索该主题。 检查是否需要补充其他信息，比如LFR基准的优缺点，例如其生成网络更接近真实网络的结构，但参数较多调整复杂。或者，如何在实验中使用NMI等指标评估算法性能，如引用[1]中提到的NMI作为度量标准，这可能与LFR生成网络的已知社区结构配合使用。 总结回答的结构：定义、参数、生成步骤、应用场景、引用文献中的相关内容，最后生成相关问题。确保使用正确的中文术语，数学表达式如μ用$...$格式，独立公式如度分布公式使用$$...$$，并正确引用用户提供的引用标记。</think>### LFR基准网络详解 LFR基准网络（Lancichinetti-Fortunato-Radicchi benchmark）是复杂网络与社区检测领域广泛使用的合成网络生成模型，主要用于评估社区发现算法的性能。其核心优势在于**可定制性强**，能够生成接近真实网络特性的异构结构（如幂律度分布与社区大小分布），同时控制社区结构的清晰度[^2]。 --- #### **核心参数与生成逻辑** 1. **节点与连接性参数** - 节点数 $N$：网络规模 - 平均度 $\langle k \rangle$ 和最大度 $k_{\text{max}}$ - 混合参数 $\mu$：节点连接到社区外部的边比例，$\mu \in [0,1]$，值越大社区结构越模糊 2. **社区结构参数** - 社区大小范围 $[s_{\text{min}}, s_{\text{max}}]$，通常服从幂律分布 - 度分布指数 $\gamma$ 与社区大小分布指数 $\beta$ 3. **生成规则** 每个节点的度 $k$ 和所属社区大小 $s$ 满足 $k_{\text{intra}} = (1-\mu)k$（社区内部边数），确保拓扑结构与预设社区一致。 --- #### **生成步骤** 1. **下载生成器** 原始C++代码可从作者公开页面获取（如Fortunato个人主页），或使用第三方库（如`networkx`扩展工具）。 2. **配置参数文件** 设置参数文件（如`parameters.txt`）： ```plaintext N=1000 # 节点数 k=10 # 平均度 maxk=50 # 最大度 mu=0.3 # 混合参数 t1=2 # 度分布指数γ t2=1 # 社区大小分布指数β minc=20 # 最小社区大小 maxc=100 # 最大社区大小 ``` 3. **运行生成器** 执行命令生成网络与社区标签文件： ```bash ./lfr_benchmark -f parameters.txt ``` 4. **输出文件** - `network.dat`：边列表 - `community.dat`：节点所属社区标签 --- #### **典型应用场景** 1. **算法鲁棒性测试** 通过调整 $\mu$ 生成不同模糊程度的社区结构，验证算法在复杂场景下的稳定性[^1]。 **示例**：当 $\mu > 0.5$ 时，社区间连接占比超过内部连接，此时多数算法性能显著下降。 2. **大规模网络评估** 生成数万节点的网络，测试算法的时间复杂度与可扩展性（如引用[1]指出算法在大型网络上表现可能变差）。 3. **异构结构模拟** 通过设置 $\gamma \neq 2$ 或 $\beta \neq 1$，生成接近真实社交网络或生物网络的异构拓扑。 --- #### **与其他基准的对比** | 基准模型 | 同质性 | 异构性 | 适用场景 | |----------------|--------------|--------------|------------------------| | SBM | 固定社区大小 | 度分布均匀 | 简单结构验证 | | GN | 分层社区 | 无明确控制 | 模块化算法测试 | | **LFR** | 社区大小可变 | 幂律分布 | 真实网络模拟、算法对比 | ---
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