实例介绍
【实例简介】
matlab实现社交网络影响力最大化度中心性算法，计算邻接矩阵中节点的度值，以及度值的概率，同时包括其它的一些基本网络模型，比如：求复杂网络中两节点的距离以及平均路径长度，从已有的m0个节点的网络开始，采用增长机制与优先连接的机制生成BA无标度网络，求网络图中各节点的聚类系数及整个网络的聚类系数，求网络图中各节点的度及度的分布曲线，产生有N个节点，每个节点有2K个邻居节点的最近邻耦合网络
【实例截图】
【核心代码】
5538939e-a05c-46f6-a789-c559c7575a6c
└── matlab实现社交网络影响力最大化常用入门算法
├── Aver_Path_Length.m
├── BA_net.m
├── Clustering_Coefficient.m
├── Degree_Distribution.m
├── NN_coupled_net.m
├── NW_net.m
├── randomgraph.m
├── suijitu.m
└── WS_net.m
1 directory, 9 files
matlab实现社交网络影响力最大化度中心性算法，计算邻接矩阵中节点的度值，以及度值的概率，同时包括其它的一些基本网络模型，比如：求复杂网络中两节点的距离以及平均路径长度，从已有的m0个节点的网络开始，采用增长机制与优先连接的机制生成BA无标度网络，求网络图中各节点的聚类系数及整个网络的聚类系数，求网络图中各节点的度及度的分布曲线，产生有N个节点，每个节点有2K个邻居节点的最近邻耦合网络
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5538939e-a05c-46f6-a789-c559c7575a6c
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├── Aver_Path_Length.m
├── BA_net.m
├── Clustering_Coefficient.m
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