# Python计算复杂网络模块度的科普文章
复杂网络理论是一种探讨网络结构与动力学行为的研究领域。模块度（modularity）是一个衡量复杂网络中社区结构的重要指标。社区结构是指网络中节点趋向于紧密连接形成的集群。在分析社会网络、生态网络、互联网等各种网络中，模块度可以帮助我们发现系统内部的隐含结构。
## 模块度的定义
模块度是通过节点间的连接强度来衡量网络是否存在社区结构。模块度的取
原创
2024-09-02 04:25:21
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# 模块度计算在社区发现中的应用
在网络科学和社交网络分析中，模块度（Modularity）是一个重要的指标，用于评估网络中社区结构的质量。简而言之，模块度衡量的是网络中节点聚集在同一社区的程度。较高的模块度意味着节点之间的连接比跨社区的连接更加密集。
## 模块度的计算原理
模块度（Q）的计算方法如下：
- 设网络中有 \( m \) 条边，\( A \) 为邻接矩阵，\( k_i \)
单目标优化——模块度最优化算法1.基于K派系过滤的社团检测（基于物理模型）相关基础概念：K-派系（clique）：网络中包含K个节点的全耦合子图，即K个节点中的任意两个节点之间都是相互连接的。相邻：若两个K-派系中有K-1个公共节点，称这两个K-派系相邻。连通：若一个K-派系可以通过若干个相邻的K-派系到达另一个K-派系，称其彼此连通。K-派系社团：所有彼此连通的K-派系构成的集合，称为一个K-派
本文原创作者知乎主页链接为
https://www.zhihu.com/people/he-he-he-he-77-19-21louvain 算是目前市面上提到的和使用过的最常用的社区发现算法之一了，除此之外就是 infomap，这两种。模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法，它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数之差，它的取值范围是 [−1/2,1)，其定义如下：这个公式的含义一
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2023-12-22 15:16:10
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NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。我已经用了它一段时间了，感觉还不错（除了速度有点慢），下面介绍我的一些使用经验，与大家分享。
一、NetworkX及Python开发环境的安装
首先到
http://pypi.python.org/pypi/networkx/
下载netw
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2023-08-31 15:56:07
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# 如何计算模块度的 Python 代码实现指南
模块度（Modularity）是网络分析中十分重要的一个指标，它衡量了图的社区结构的好坏。本文将为你详细介绍如何使用 Python 来实现模块度的计算。我们将分步骤进行分析，为确保你的理解，我会提供每一步的代码和注释。
## 一、流程概述
为了计算模块度，我们需要经过以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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原创
2024-09-24 05:27:54
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论文题目：Network Motifs: simple Building blocks of Complex Networks论文地址：https://science.sciencemag.org/content/298/5594/8241. 模体：网络中多层出现局部的结构模体的定义是：“在复杂网络中发现的某种相互连接的模式个数显著高于随机网络”。所谓互相连接的模式，在三个节点组成的有向图，一共有
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2024-09-13 13:30:39
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算法的概述 算法部分主要由头文件，和组成。 是所有STL头文件中最大的一个，其中常用到的功能范围涉及到比较、交换、查找、遍历操作、复制、修改、反转、排序、合并等等。 体积很小，只包括几个在序列上面进行简单数学运算的模板函数，包括加法和乘法在序列上的一些操作。 中则定义了一些模板类，用以声明函数对象。 STL提供了大量实现算法的模版函数，只要我们熟悉了STL之后，许多代码可以被大大的化简，
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2023-10-18 11:17:41
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# Python实现模块度Q的计算
模块度Q是网络分析中常用的指标，用于衡量网络中的社区结构效果。在数据分析、社会网络和生物网络等多个领域，模块度Q被用来评估网络分割的质量。本文将逐步指导你用Python实现模块度Q的计算。
## 整体流程
在开始之前，首先需要理清实现的步骤。下面是一个表格，展示了实现模块度Q计算的几个关键步骤。
| 步骤 | 描述 |
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网络模块的支持python 网络模块urllib.parse解析，恢复url 网络分层及协议网络层，IP协议 传输层 TCP UDP 协议应用层 python支持，socket：基于传输层TCP、UDP协议进行网络编程的模块email：Email和MiMe消息处理模块smtplib。。。。。。 ===================
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2023-07-19 20:11:09
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1. 模块的简单认识定义:模块就是我们把装有特定功能的代码进行归类的结果.从代码编写的单位来看我们的程序,从小到大的顺序: 一条代码 < 语句块 < 代码块(函数,类) < 模块.
我们⽬目前写的所有的py文件都是模块.引入模块的方式:import 模块from xxx import 模块2. collections模块collections模块主要封装了一些关于集合类的相关操作
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2024-07-10 13:00:26
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模块化是工程的一个重要方面，如果一门语言不具备模块化的特性，那么自然是不能成为工程语言的候选者了。为了支持这个功能，Python 有种方法可以把你定义的内容放到一个文件中，然后在脚本或者交互方式中使用。这种文件称为模块；模块中的定义可以 导入 到其它模块或 主模块 中。模块是包含 Python 定义和声明的文件。文件名就是模块名加上.py 后缀。在
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2023-10-16 19:11:14
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# 使用Python计算网络临近度
在当今的网络分析中，网络临近度（Network Proximity）可以帮助我们理解不同节点（例如社交网络中的用户、通信网络中的设备等）之间的相互关系以及其相对位置。通过Python编程，我们可以轻松地实现这种计算。本文将为刚入行的小白开发者提供一个详细的步骤说明和相应代码，让你能够顺利实现这一功能。
## 流程概述
在实现网络临近度的过程中，我们可以将其
原创
2024-09-11 04:13:38
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前言最近因为业务数据分析的需要，看社区发现相关的东东稍多些，刚刚写过一篇基于igraph C library的方法(http://km.oa.com/group/22323/articles/show/240332)，然后想用kclique衍生的clique渗透算法时发现igraphC library 并未提供现成的api，对于懒人来说，这很不幸。既而发现networkx这个python包中是有的
# Python 计算网络图度的基础入门
## 一、前言
在计算机网络和图论中，图的度是一个非常重要的概念，表示一个节点的连接数量。掌握如何计算网络图度将有助于你更深入理解网络结构。本文将指导你通过Python实现网络图度的计算，确保即使是刚入行的小白也能顺利上手。
## 二、整个流程
我们将通过以下步骤完成网络图度的计算：
| 步骤 | 描述 |
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自己用Python写的Dijkstra实现，熟悉，练手。Dijkstra Algorithm的关键要点：（1）初始阶段，设定所有的节点权值为无穷大，float('inf')。（2）更新每个节点的权值。权值的产生是由当前节点的权值（node weight）+与之相连的边权（edge weight）决定。如果求和后的权值小于与之连接的节点，更新其权值为这个最小的值，如果大于下一个节点原本的节点权值，不
Louvain社区检测算法介绍用途：用来进行社区检测，抽象来说，就是从一个网络图中，利用模块度启发式的分为若干个不同的分区，区内联系紧密，区间联系稀疏。模块度：模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法，它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数只差，它的取值范围是 [−1/2,1)，其定义如下：流程Louvain算法的思想很简单： 1）将图中的每个节点看成一个独立的社区，次数社区的数目
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2023-08-14 15:52:22
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Python数据结构与算法——Day8树与树算法相关术语树的种类二叉树二叉树的节点表示及树的创建二叉树的遍历深度优先遍历广度优先遍历（层次遍历） 树与树算法树是一种抽象的数据类型，它是由n(n>=1)个有限节点组成的一个具有层次关系的集合。树其实是一颗“倒挂的树”，即，根朝上，叶朝下，它具有如下特点：每个节点有零个或多个子节点；没有父节点的节点称为根节点；每一个非根节点有且只有一个父节点；
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2024-02-25 15:56:52
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1.Ali Borji, Laurent Itti, Exploiting Local and Global Patch Rarities for Saliency Detection, CVPR20121) 系统框架： 2) 算法思路：①
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2023-11-28 21:53:27
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模块化一.模块1.模块module：为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在python中，一个.py文件就称之为一个模块(Module)2.模块的好处：(1)提高了代码的可维护性(2)编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。3.模块一共分三种：(1)python标准库(py
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2023-06-26 11:16:27
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