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  1. 社团检测经典算法实现 python

  2. 经典的社团检测算法Louvain的python实现，学习社团检测必学的代码。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-11-08
    • 文件大小：22528
    • 提供者：liaimo

  1. Python实现七个基本算法的实例代码

  2. 1.顺序查找 当数据存储在诸如列表的集合中时，我们说这些数据具有线性或顺序关系。 每个数据元素都存储在相对于其他数据元素的位置。 由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。 这个过程产实现的搜索即为顺序查找。 顺序查找原理剖析：从列表中的第一个元素开始，我们按照基本的顺序排序，简单地从一个元素移动到另一个元素，直到找到我们正在寻找的元素或遍历完整个列表。如果我们遍历完整个列表，则说明正在搜索的元素不存在。 代码实现：该函数需要一个列表和我们正在寻找的元素作为参数，并返回一个是否存在的布尔值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：292864
    • 提供者：weixin_38731761

  1. PPI-network-analysis-源码

  2. 基于Louvain社区检测算法的聚类蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。 该存储库包含使用的python脚本- 从PPI网络中检测具有统计意义的重要社区。 进行集中度分析 要求 python 3.0 网络X 2.4 qstest 1.1.0 熊猫1.0.4 用法 在终端/外壳上： 对于重要的社区检测： python python / find__significant_module.py -n example / example_network.txt -g example /

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_42128270

  1. leidenAlg：这是CRAN R软件包存储库的只读镜像。 leidenAlg —通过R​​接口实现莱顿算法。 主页：https：github.comkharchenkolableidenAlg报告此软件包的错误：https：github

  2. 莱登·阿尔格 通过R接口实现Leiden算法 概括 莱顿算法是网络上的迭代社区检测算法-该算法旨在收敛到一个分区，在该分区中，所有社区的所有子集都在本地进行了最佳分配，从而保证了社区的连通性。 编写该算法是为了改善Louvain算法的缺陷。 因此，Leiden算法速度更快，可扩展性很好，并且可以在数百万个节点的图形上运行（只要它们可以容纳在内存中即可）。 基本步骤是： （1）局部移动节点以快速找到分区 （2）分区的细化 （3）基于精炼分区的网络聚合，使用非精炼分区为聚合网络创建初始分区。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：180224
    • 提供者：weixin_42178963

  1. 社区：社区检测算法库-源码

  2. 社区 communities是一个Python库，用于检测图形中的。 它实现以下算法： 鲁汶法 Girvan-Newman算法 层次聚类 光谱聚类 Bron-Kerbosch算法 您还可以使用communities来可视化这些算法。 例如，这是应用于的Louvain方法的可视化： 安装 communities可以通过pip安装： $ pip install communities 入门 每种算法都需要一个表示无向图的邻接矩阵，该矩阵可以加权也可以加权。 此矩阵应为2D numpy数组。 一旦

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：weixin_42144086