实例介绍
【实例简介】
本资源针对针对Karate数据集，使用networkx工具包实现了GN,LPA,LFM三种社区发现算法，并提供了模块度评价方法和可视化的方法。数据分析结果和可视化图片都已保存在文件中。共含有26个执行文件，代码可直接运行。
【实例截图】
【核心代码】
4744300845407060261.zip
└── 194587李娟+194625王浩天(程序代码)
├── data.txt
├── GN_CommunityDetection.graphml
├── GN.py
├── KZ.graphml
├── LFM_1.0_CommunityDetection.graphml
├── LFM_1.2_CommunityDetection.graphml
├── LFM_CommunityDetection.graphml
├── LFM.py
├── LPA_CommunityDetection.graphml
├── LPA.py
├── util
│ ├── graph_helper.py
│ ├── __init__.py
│ ├── metric_calculator.py
│ ├── modularity.py
│ ├── nmi.py
│ ├── overlapping_modularity.py
│ ├── __pycache__
│ │ ├── graph_helper.cpython-35.pyc
│ │ ├── graph_helper.cpython-37.pyc
│ │ ├── __init__.cpython-35.pyc
│ │ ├── __init__.cpython-37.pyc
│ │ ├── modularity.cpython-35.pyc
│ │ ├── modularity.cpython-37.pyc
│ │ └── similarity.cpython-37.pyc
│ └── similarity.py
├── util.py
└── visual_img
├── 1 initial.png
├── EM_visual.png
├── GN_visual.png
├── LFM_1.0.png
├── LFM_1.2.png
├── LFM_visual.png
├── LPA.png
└── result.txt
4 directories, 33 files
本资源针对针对Karate数据集，使用networkx工具包实现了GN,LPA,LFM三种社区发现算法，并提供了模块度评价方法和可视化的方法。数据分析结果和可视化图片都已保存在文件中。共含有26个执行文件，代码可直接运行。
【实例截图】
【核心代码】
4744300845407060261.zip
└── 194587李娟+194625王浩天(程序代码)
├── data.txt
├── GN_CommunityDetection.graphml
├── GN.py
├── KZ.graphml
├── LFM_1.0_CommunityDetection.graphml
├── LFM_1.2_CommunityDetection.graphml
├── LFM_CommunityDetection.graphml
├── LFM.py
├── LPA_CommunityDetection.graphml
├── LPA.py
├── util
│ ├── graph_helper.py
│ ├── __init__.py
│ ├── metric_calculator.py
│ ├── modularity.py
│ ├── nmi.py
│ ├── overlapping_modularity.py
│ ├── __pycache__
│ │ ├── graph_helper.cpython-35.pyc
│ │ ├── graph_helper.cpython-37.pyc
│ │ ├── __init__.cpython-35.pyc
│ │ ├── __init__.cpython-37.pyc
│ │ ├── modularity.cpython-35.pyc
│ │ ├── modularity.cpython-37.pyc
│ │ └── similarity.cpython-37.pyc
│ └── similarity.py
├── util.py
└── visual_img
├── 1 initial.png
├── EM_visual.png
├── GN_visual.png
├── LFM_1.0.png
├── LFM_1.2.png
├── LFM_visual.png
├── LPA.png
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