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社会关系网络中的社区发现算法研究
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社会网络中社区发现算法研究
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{%username%}回复{%com_username%}{%time%}\
/*点击出现回复框*/
$(".respond_btn").on("click", function (e) {
$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
$(".cancel_res").on("click", function (e) {
$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
$(this).parents(".respond_box").hide();
e.stopPropagation();
/*删除评论*/
$(".del_comment_c").on("click", function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_invalid/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parents(".conLi").remove();
alert(data.msg);
$(".res_btn").click(function (e) {
var parentWrap = $(this).parents(".respond_box"),
q = parentWrap.find(".form1").serializeArray(),
resStr = $.trim(parentWrap.find(".res_area_r").val());
console.log(q);
//var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
if (resStr == '') {
$(".res_text").css({color: "red"});
$.post("/index.php/comment/do_comment_reply/", q,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
var $target,
evt = e || window.
$target = $(evt.target || evt.srcElement);
var $dd = $target.parents('dd');
var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
//var mess = $(".res_area_r").val();
var mess = resS
var str = str.replace(/{%header%}/g, data.header)
.replace(/{%href%}/g, 'http://' + window.location.host + '/user/' + data.username)
.replace(/{%username%}/g, data.username)
.replace(/{%com_username%}/g, data.com_username)
.replace(/{%time%}/g, data.time)
.replace(/{%id%}/g, data.id)
.replace(/{%mess%}/g, mess);
$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click", '.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
function KeyP(v) {
var parentWrap = $(v).parents(".respond_box");
parentWrap.find(".res_area_r").val($.trim(parentWrap.find(".res_area").val()));
评论共有5条
刚运行过，可以用，只需要改一下路径就好了，写的挺好的，具体复杂度就不知道了，多谢提供
写的不错，学习了，对最大团的发现过程有了初步了解。
写了不错，最起码知道了怎么发现最大团的过程
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派系过滤算法java程序-个人鼎作派系过滤CPM方法(clique percolation method)用于发现重叠社区，派系(clique)是任意两点都相连的顶点的集合，即完全子图。
在社区内部节点之间连接密切，边密度高，容易形成派系(clique)。因此，社区内部的边有较大可能形成大的完全子图，而社区之间的边却几乎不可能形成较大的完全子图，从而可以通过找出网络中的派系来发现社区。
k-派系表示网络中含有k个节点的完全子图，如果一个k-派系与另一个k-派系有k-1个节点重叠，则这两个k-派系是连通的。由所有彼此连通的k-派系构成的集合就是一个k-派系社区。
由所有彼此连通的k-派系构成的集合就是一个k-派系社区。
网络中会存在一些节点同时属于多个k-派系，但是它们所属的这些k-派系可能不相邻，它们所属的多个k-派系之间公共的节点数不足k-1个。这些节点同属的多个k-派系不是相互连通的，导致这几个k-派系不属于同一个k-派系社区，因此这些节点最终可以属于多个不同的社区，从而发现社区的重叠结构。
所以CPM的过程是首先寻找网络中极大的完全子图（maximal-cliques），然后利用这些完全子图来寻找k-派系的连通子图（即
k-派系社区），不同的k值对应不同的社区结构。找到所有的k-派系之后，可以建立这些派系的重叠矩阵(clique overlap matrix)。在这个对称的矩阵中，每一行（列）代表了一个派系，矩阵中的非对角线元素代表两个连通派系中共享的结点的数目。对角线元素代表派系的规模。将小于k-1的非对角线元素置为0，小于k的对角线元素置为1，得到k-派系连接矩阵，每个连通部分构成了一个k-派系社区。
由于k是个输入参数值，从而k的取值将会影响CMP算法的最终社区发现结果，当k取值越小社区将会越大，且社区结构为稀疏。但是实验证明k的取值影响不是很大，一般k值为4到6。然而，由于该算法是基于完全子图，因此CPM比较适用于完全子图比较多的网络，即边密集的网络，对于稀疏网络效率将会很低，且该算法还无法分配完全子图外的顶点。CPM的效率取决于寻找所有极大完全子图的效率，尽管寻找所有极大完全子图是NP完全问题，但在真实网络上是非常快的。
如何寻找极大完全子图？
极大完全子图是不能在扩展的，那么首先随机选取种子节点，然后在种子节点周围扩展成完全子图，如果这个完全子图不能再被扩展，那么我们就找到了极大完全子图。但是这种方式可能会将同一个极大完全子图产生多次。
下面给出寻找某个点a极大完全子图Q的算法，主要思想是如果x是在Q里，那么它一定是a的邻居。
参考资料：
社区发现算法(一)
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LOUVAIN——社交网络挖掘之大规模网络的社区发现算法===算法来源该算法来源于文章Fast unfolding of communities in large networks，简称为Louvia...
社区发现算法
社区发现算法一.原始LPA算法
https://greatpowerlaw.wordpress.com//community-detection-lpa/
社区发现的一些算法
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一、基于模块度优化...
社交网络中的社区发现算法
本博客主要是对Finding and evaluating communitystructure in networks
——Girvan，Newman
该论文的解读。
学习记录 社区发现算法综述
复杂网络的社团划分相关学习进行了好一阵子，整理整理吧，这次先从国防科大骆志刚教授的论文《复杂网络社团发现算法研究新进展》说起。
一、基于模块度优化的社团发现算法，也就是优化模块度Q值...
社区发现(Community Detection)算法
作者: peghoty
出处: http://blog.csdn.net/peghoty/article/details/9286905
社区发现（Commun...
Graphx社区发现算法学习
现实生活中存在各种各样的网络，诸如人际关系网、交易网、运输网等等。对这些网络进行社区发现具有极大的意义，如在人际关系网中，可以发现出具有不同兴趣、背景的社会团体，方便进行不同的宣传策略；在交易网中，不...
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