社区检测

MATLAB熵编码社区检测代码的介绍，这个存储库收集并重新构建了多个重叠的社区检测算法。主要包括算法的调查、实现、图形输入基准、子模块和脚本。灵感来自于JetBrains的建议，该项目专注于C++、Python和Java的CLion、PyCharm和IntelliJ。该存储库包含了一些独特的社区检测算法，供感兴趣的人进行探索和调查。生成了LFR基准的五种图形，详细说明了图的构建和成功的过程，虽然未使用真实数据集的某些文件。新的可下载链接提供了有用的资源。算法都有各自的ReadMe.md文件，简要介绍了算法的信息和当前的重构状态。根据Che等人2013年的调查论文提取了类别信息。所有的C++项目使用CMake构建，Java项目使用Maven构建，Python项目的构建方式未指定。算法类别之间存在语言依赖关系。

Matlab库允许使用其他Mathematica笔记本进行石墨烯社区检测，展示了用于最大化石墨烯模块化的分析方法。代码源自Florian Klimm，Nick S. Jones和Michael T. Schaub的论文“ Graphon的模块性最大化”。Matlab R2020a经过测试，用于检测石墨烯社区结构。

这个项目提供了在大型图中实现社区检测算法的分布式方法。利用邻域聚合策略，采用Spark和GraphX包，通过简洁的数据管道实现Louvain社区检测算法的分布式计算。该方法适用于各种类型的图，如社交网络、网站图、学术引文网络等。大型图的复杂性使得人类难以直接理解和分析，因此数据挖掘算法在这一领域的应用变得尤为重要。

这个存储库包含了用于在（社交）网络中通过近似导数查找社区的Matlab代码。

模型运行结果揭示社区团体关联 Roger 想要了解不同类型的社区团体之间是否存在关联。模型分析结果证实了他的猜想：教会组织、家庭导向型组织和兴趣爱好组织之间确实存在着一定程度的关联性。

适用于 Ubuntu 16.04 (amd64) 的 MySQL Workbench 社区版 6.3.10 安装包。

介绍了基于结构扰动理论的ESPRA算法，该算法通过测量动态网络节点间的相似性，结合基于密度的聚类和进化聚类技术，实现了动态社区结构的检测。作者王鹏、高林和马新详细阐述了该算法在计算机应用领域的具体实现及其理论基础。ESPRA算法的Matlab 2015b版本代码（ESPRA.m）提供了核心功能的实现。

基于博客数据的社区识别算法，该算法将博客视为一个分层结构，通过对博客文章的内容和链接关系分析，识别出社区。

MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，社区版提供了免费使用的选择。以下是MySQL社区版的安装指南，帮助用户轻松开始使用这一强大的数据库管理工具。首先，用户需要访问MySQL官方网站，并下载最新的社区版安装包。安装过程中，确保按照向导指示逐步操作，设置数据库的相关参数和用户权限。安装完成后，可以通过命令行或者图形界面工具（如MySQL Workbench）来管理和操作数据库。为了保证系统安全性和稳定性，建议定期更新MySQL社区版至最新版本。

MySQL 8.0.18是一款由Oracle公司维护的流行开源关系型数据库管理系统。这个版本通过增强JSON支持、引入窗口函数和优化InnoDB存储引擎等多项改进，提升了性能和安全性。适用于64位Windows操作系统的社区版免费可用，具备企业级应用的优秀选择。压缩包中包含安装指南和所有必需的二进制文件。