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利用spark进行层次社团发现(louvain算法测试)

社团是复杂网络科学中一种重要的拓扑结构,也是物以类聚,人以群分自然现象在网络中的一种反映。因此对复杂网络进行社团发现是SNA(社会网络分析)中重要的内容之一。...现在的社团发现算法层出不穷,有非常多非常优秀有社团发现算法。其中louvain的快速社团发现算法是一种高效的层次社团发现算法。...:17}) (15,{社团编号:23,社团模块度增益:43,内部权重:0,节点权重:2}) (4,{社团编号:4,社团模块度增益:29,内部权重:0,节点权重:6}) (21,{社团编号:23,社团模块度增益...(28,{社团编号:25,社团模块度增益:21,内部权重:0,节点权重:4}) (29,{社团编号:29,社团模块度增益:3,内部权重:0,节点权重:3}) (25,{社团编号:25,社团模块度增益...32,{社团编号:25,社团模块度增益:21,内部权重:0,节点权重:6}) (30,{社团编号:27,社团模块度增益:6,内部权重:0,节点权重:4}) (24,{社团编号:25,社团模块度增益:

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TKDE21 | 网络社团发现新综述:从统计建模到深度学习

尤其是,Girvan 和 Newman 发现了复杂网络的另一个重要统计特性——社团结构,即网络通常会由一些稠密相连的结点簇组成。自此,学术界掀起了对复杂网络社团结构的研究热潮。...Yu 教授等对网络社团发现领域的最新综述,首次以「从统计建模到深度学习」的新视角,为现代网络数据社团发现领域描绘出一幅宏伟而全面的蓝图。...,例如用户兴趣,来发现社团。...基于 NMF 的方法首先得到网络中结点高质量和低维的特征,然后基于这些新特征对结点进行聚类,从而发现高质量的社团结构。...基于 NMF 的社团检测方法 2.2 无向图模型 无向图模型基于场结构(如马尔可夫随机场 MRF),使用一元和二元势能的约束(如相邻结点间社团标签的一致性)来发现社团

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    社团活动学分管理系统

    看见可选题目里有关于学分管理系统,考虑到时间紧迫,同时兼顾期末考试,故选择了这个社团学分管理系统。这里我也很感谢自己在校团委管理全校活动学分的同学为我这次课设提供了真实的学分数据。...---- 社团活动学分管理数据库代码与E-R图 create database Community_Activity_Credit_Management create table Student (...\\bin\\社团活动学分管理系统\\活动信息.xls"; //String path2 = "D:\\大学计算机\\嵌入式操作系统\\专题实训2\\社团活动学分管理系统\\bin\\社团活动学分管理系统...; /* * 这是社团活动学分管理系统中学生-活动实体类 */ public class Student_Activity { private String Student_ID =...9) 总分查询:可以以学生为类别,查询该学生的说有活动信息以及计算总社团活动学分。下面是该功能的截图。 ? 10) 记录删除:可以把已经查询并在界面中显示的所有学生活动信息数据进行删除。

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    社团划分——Fast Unfolding算法

    社团划分——Fast Unfolding算法 一、社区划分问题 1、社区以及社区划分 在社交网络中,用户相当于每一个点,用户之间通过互相的关注关系构成了整个网络的结构,在这样的网络中,有的用户之间的连接较为紧密...,有的用户之间的连接关系较为稀疏,在这样的的网络中,连接较为紧密的部分可以被看成一个社区,其内部的节点之间有较为紧密的连接,而在两个社区间则相对连接较为稀疏,这便称为社团结构。...3、模块度公式的解释 模块度(modularity)指的是网络中连接社区结构内部顶点的边所占的比例,减去在同样的社团结构下任意连接这两个节点的比例的期望值。...communities in large networks, in Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2008 (10), P1000 社区发现算法

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    Python | Python 使用 consul 做服务发现

    Python 使用 consul 做服务发现 ---- 前言一、目标二、使用步骤1. 安装 consul2. 服务注册定义基类具体实现3. 服务发现基类定义具体实现4....接口来对consul 进行操作,我们也可以使用 http 请求方式进行注册和剔除操作,具体 http 接口文档见 https://www.consul.io/api-docs, consul 并没有提供 Python...语言的实现,这里使用 python-consul 来访问 consul import consul class ConsulServiceRegistry(ServiceRegistry):...服务发现 在服务发现中,一般会需要两个方法 获取所有的服务列表 获取指定的服务的所有实例信息 基类定义 import abc class DiscoveryClient(abc.ABC):...True, True) if __name__ == '__main__': unittest.main() 总结 通过使用 consul api 我们可以简单的实现基于 consul 的服务发现

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    java社团小程序源码开发与实践

    今天给大家讲解开发社团小程序流程 ​开发环境及工具: 大于Jdk1.8,大于mysql5.5,idea(eclipse),微信小程序开发工具 技术说明: Springboot mybatis html...功能介绍: 用户端: 登录注册(含授权登录) 首页显示社团列表,轮播图,点击加号可以创建社团 点击社团进入社团详情,可以点加入社团 新闻展示新闻列表,及详情 活动展示活动报名列表,及详情 个人中心显示我的信息...(可编辑),我的社团,我的报名 后台管理: 用户管理:查看注册用户信息及删除 广告管理:轮播图增删改查 社团管理:社团展示及审核删除 新闻管理:新闻增删改查 活动管理:活动增删改查 报名管理:展示报名记录删除

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    基于networkx分析Louvain算法的社团网络划分

    参考链接: NetworkX:用于研究复杂网络的Python软件包 图论之-Python NetworkX 入门  1:图论概述  1.1图论基本概念  1图 一个图G = (V, E)由一些点及点之间的连线...如果顶点的颜色是灰色,表示已经发现并且放入了队列,如果顶点的颜色是白色,表示还没有发现 。按照同样的方法处理队列中的下一个结点。...2:NetworkX入门  2.1Networkx概述与安装  1概述 NetworkX是一款Python的软件包,用于创造、操作复杂网络,以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。...  3.1Louvain算法原理  Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 ...图:算法过程图  3.2社团划分实践  基于2.2权利的游戏的任务关系网络进行Louvain算法社团划分。算法源码参考2可以找到。这里就直接用了看下效果。  总共107个角色,划分了6个社团

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    【云开发校园技术布道师】有活有色小程序

    创意由来 在校园生活中,社团活动丰富多彩,可社团活动的获取,可就五花八门,公众号,校园摆摊,发传单。...那么我就有了设计一个快速获取校园活动小程序的想法,有了这个小程序,获取活动快人一步,社团也不需要大力宣传,就能让他人了解到我们的活动。...痛点分析 社团活动第一时间发布的地点是公众号,可社团五花八门,我收集了我们学校所有公众号发现一共有55个,作为普通用户,大多不会关注这么多公众号,而且公众号文章多而杂,很容易被用户所忽略 设计思路 利用云开发完成数据的存取...,展示 前端 在提交表单页面采用了color UI开源组件 后端 python(未实装) 项目截图 首页展示 详细页面 3.

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    实现、动态展示多种社区发现算法,这个Python库助你发现网络图的社区结构

    机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 熟知社区发现算法,你不能错过这个 Python 库。它涵盖 Louvain 算法、Girvan-Newman 算法等多种社区发现算法,还具有可视化功能。...由此衍生出来的社区发现(community detection)算法用来发现网络中的社区结构,这类算法包括 Louvain 算法、Girvan-Newman 算法以及 Bron-Kerbosch 算法等...最近,机器之心在 GitHub 上发现了一个可以发现图中社区结构的 Python 库 communities,该库由软件工程师 Jonathan Shobrook 创建。 ?...该库的安装方法也非常简单,可采用 pip 的方式安装 communities,代码如下: $ pip install communities 对于这个 Python 库,很多网友给予了高度评价,表示会去尝试...作为一种基于模块度(Modularity)的社区发现算法,Louvain 算法在效率和效果上都表现比较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化的目标是最大化整个图属性结构(社区网络)的模块度。

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    对象发现

    对象发现 不知道什么原因博客园在markdown编辑器上无法上传图片。需要看源码和图片复原实验的可以去我的github 近段时间,做了一些关于对象发现的工作。...在这个过程中遇到了一些问题,也发现了几种相关的解决方案,在这里与大家分享一下。 python中用来处理图像的不得不说CV2 了,这是一个工业级的包。...用常规方法发现对象,在很大程度上依赖cv2.Canny 方法,及以来cv2 库中寻找边界的方法。如果,边界能被精确识别,那么对象发现将会是零误差。因为我们后续操作都是建立在边界轮廓上。...新的方法总会产生,经过查阅资料,发现了一种通过遮罩模板的方法直接匹配目标点。这个方法简单直接,缺点就是我们需要选出许多遮罩模板,对于没有出现过的目标点则显得无能为力。...总的来说,对象发现问题还有需要值得研究的地方。项目的源码请看github

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