鲁汶社区检测 正在安装 要从源代码构建和安装，请运行 python setup.py install 您也可以从pip安装 pip install python-louvain pip上的软件包名称是python-louvain但已作为community导入到python中。 有关此模块的更多文档，请参见 用法 用作Python库 import community as community_louvain import matplotlib . cm as cm import matplotlib . pyplot as plt import networkx as nx # load the karate club graph G = nx . karate_club_graph () # compute the best partition partition = communit

matlab分时代码GenLouvain版本2.2 2019年7月发行 请引用此代码，例如Lucas GS Jeub，Marya Bazzi，Inderjit S. Jutla和Peter J. Mucha， “在MATLAB中实现的用于社区检测的通用Louvain方法，” （2011-2019年）。 内容： 该软件包包含主要的genlouvain.m文件，该文件调用许多实现为mex函数的子例程。 mex文件的源代码包含在“ MEX_SRC”目录中。 专用目录中包含针对64位Mac，Windows和Linux系统的预编译可执行文件。 它还包括genlouvain ，它通过可选的后处理将genlouvain iterated_genlouvain.m地应用于上genlouvain运行的输出分区。 “ HelperFunctions”目录中包含用于计算模块化矩阵和后处理分区的函数。 后处理功能使用Markus Buehren的代码（包含在“ Assignment”目录中，可在处找到）来解决最佳分配问题。 安装说明： 确保“ GenLouvain”文件夹及其所有子文件夹在MATLAB路径中，

多张量 多层网络张量分解，用于社区检测，链路预测和度量层相互依赖性。 新版本：可以在找到新的更新高效的cpp和python版本。 在此链接中，您可以找到文档和用法示例。 因此，将不再维护该存储库中的代码，所有将来的新更新都将上载到新的存储库 。 实现以下算法： [1] De Bacco，C.，Power，EA，Larremore，DB，＆Moore，C.（2017）。 多层网络中的社区检测，链接预测和层相互依赖性。 物理评论E，95（4），042317。 如果使用此代码，请引用 。 预印本可在或找到。 如果您进一步对MultiTensor扩展感兴趣： ：用于合并节点属性 Contisciani M.，Power E.和De Bacco C.（2020）。 多层网络中具有节点属性的社区检测，《科学报告》 10，15736（2020）。 ：用于合并互惠 Safdari H.

基于影响力的增量式节点嵌入的动态社区检测方法计算机研究.docx

matlab lm算法代码并行纽曼模块化 用于在数据中查找社区的实现。 开发是在WSL 2中完成的。VS Code启动配置适用于主应用程序和所有基准文件。 运行此命令（从VS Code中的debug选项卡）将重建并运行所选的应用程序。 运行main应用程序将在Zachary空手道网络上执行社区检测，并将社区输出到文本文件。 编译中 如果您不希望使用VS Code进行构建和运行，则以下编译命令将是必需的： 编译库： cd ./lib && gcc -o CDUtils.o -c CDUtils.c -fopenmp -O3 -march=native 编译main： gcc -fopenmp -g main.c -o main ./lib/CDUtils.o -lm -Wall -Werror -Wpedantic -Waggressive-loop-optimizations -O3 -march=native 使用./main运行 输出 该程序会将社区文件放置在./benchmarking/matlab_testing_files/matlab-communities.txt 。 该

用于大图中社区检测的 Louvain 方法的实现。 还提供使用模块化以外的其他质量功能的版本。

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