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Communitystructuredetectingofc
- 复杂网络社团结构的发现，此代码实现了GN算法的理论，真正做到了社团结构发现,Community structure of complex networks found that the code implementation of the GN algorithm theory, the structure of a society truly found
Community-structure-
- 大型复杂网络中社区结构的发现算法，想了解这方面的可以-Community structure of large, complex network discovery algorithm, would like to know this area can look
BayesNet.java.tar
- 贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程，基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesian network)是为了解决不定性和不完整性问题而提出的，它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很的优势，在多个领域中获得广泛应用。本算法用于weka算法包的拓展。-Bayesian network is a probabilistic network, wh
CFinder-2.0.4--1437
- 利用派系过滤算法的原理编写的软件，在复杂网络中常见。-clique percolation
GN
- GN算法java实现，很实用，用于复杂网络分析-GN BY JAVA
CFinder0.4b
- 复杂网络社团结构中一个算法,派系过滤算法。可以将网络划分为若干个互相分离的社团。-The complex network of community structure a algorithm, clique filtering algorithm. Can be divided into several network a separated from each other club.
GN
- GN算法，一种复杂网络的社团划分算法。是一种很实用的社团划分算法。-GN algorithm, a complex network of community partitioning algorithm.
Hopcroft-Karp
- 复杂网络中寻找最大匹配的Hopcroft-Karp算法的java实现代码，希望对大家有用-Looking for the biggest match in the complex network Hopcroft-Karp algorithm to achieve the java code, the hope that useful
community
- 复杂网络聚类算法包java程序。 -complex network cluster，complex network cluster，complex network cluster，complex network cluster，
Hopcroft-Karp
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Hopcroft-Karp
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Hopcroft-Karp
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top-k
- 网络中的前k子图匹配查询算法的实现，复杂网络分析中的重要内容。-The implementation of top-k interesting subgraph matching algorithm in network, which is an important content in network analysis.
mlp_java
- MLP神经网络,JAVA实现,算法稍微有些复杂,没什么太好说的,研究神经网络的童鞋应该知道的-MLP neural network, JAVA implementation, the algorithm is somewhat complicated, there is nothing good to say, the study of the neural network of children s shoes should know
LouvainAlgorithm
- 为了降低算法的时间复杂度，Vincent Blondel等人提出了另一种层次性贪心算法（BGLL算法）。该算法包括两个阶段，这两个阶段重复迭代运行，直到网络社区划分的模块度不再增长。第一阶段合并社区，算法将每个节点当作一个社区，基于模块度增量最大化标准决定哪些邻居社区应该被合并。经过一轮扫描后开始第二阶段，算法将第一阶段发现的所有的社区重新看作节点，构建新的网络，在新的网络上迭代的进行第一阶段。当模块度不再增长时，得到网络的社区近似最优划分。 算法的基本步骤如下： 1）.初始化，将每个节点划
Arachnid_src0[1].40
- 网络爬虫为搜索引擎从万维网下载网页。一般分为传统爬虫和聚焦爬虫。 传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。通俗的讲，也就是通过源码解析来获得想要的内容。 聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时