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|description=致命弱点,希腊神话,特洛伊战争
 
|description=致命弱点,希腊神话,特洛伊战争
 
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'''<font color="#ff8000">兰奇基内蒂-福图纳托-拉迪奇基准测试 Lancichinetti–Fortunato–Radicchi benchmark (LFR)</font>'''是一种生成'''基准网络 baseline network'''(类似于真实世界网络的人工网络)的算法。他们有一个预先已知的社区,用于比较不同的社区检测方法。<ref>Hua-Wei Shen (2013). "Community Structure of Complex Networks". Springer Science & Business Media. 11–12.</ref>与其他方法相比,基准测试的优点在于它解释了'''节点度分布'''和'''社区规模分布'''的[[异质性]]。<ref name="original">A. Lancichinetti, S. Fortunato, and F. Radicchi.(2008) Benchmark graphs for testing community detection algorithms. Physical Review E, 78. {{ArXiv|0805.4770}}</ref>
 
'''<font color="#ff8000">兰奇基内蒂-福图纳托-拉迪奇基准测试 Lancichinetti–Fortunato–Radicchi benchmark (LFR)</font>'''是一种生成'''基准网络 baseline network'''(类似于真实世界网络的人工网络)的算法。他们有一个预先已知的社区,用于比较不同的社区检测方法。<ref>Hua-Wei Shen (2013). "Community Structure of Complex Networks". Springer Science & Business Media. 11–12.</ref>与其他方法相比,基准测试的优点在于它解释了'''节点度分布'''和'''社区规模分布'''的[[异质性]]。<ref name="original">A. Lancichinetti, S. Fortunato, and F. Radicchi.(2008) Benchmark graphs for testing community detection algorithms. Physical Review E, 78. {{ArXiv|0805.4770}}</ref>
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==算法==
 
==算法==
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生成基准网络的步骤如下。
 
生成基准网络的步骤如下。
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:步骤1:生成一个网络,其节点遵循指数为<math>\gamma</math>的幂律分布,并选择分布的极值<math> k_{\min} </math>和<math> k_{\max} </math>来获得期望平均度<math>\langle k\rangle</math>'
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:步骤1:生成一个网络,其节点遵循指数为<math>\gamma</math>的幂律分布,并选择分布的极值<math> k_{\min} </math>和<math> k_{\max} </math>来获得期望平均度<math>\langle k\rangle</math>。
 
      
:步骤2:每个节点的<math>(1 - \mu)</math>链接部分与同一社区的节点相同,而<math>\mu</math>部分与其他节点相同。
 
:步骤2:每个节点的<math>(1 - \mu)</math>链接部分与同一社区的节点相同,而<math>\mu</math>部分与其他节点相同。
      
:步骤3:根据指数为<math>\beta</math>的幂律分布生成社区规模。所有规模大小的和必须等于<math>N</math>。最小和最大的<math> s_{\min} </math><math> s_{\max} </math>必须满足社区的定义,这样每个非孤立的节点至少存在于一个群落中:
 
:步骤3:根据指数为<math>\beta</math>的幂律分布生成社区规模。所有规模大小的和必须等于<math>N</math>。最小和最大的<math> s_{\min} </math><math> s_{\max} </math>必须满足社区的定义,这样每个非孤立的节点至少存在于一个群落中:
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: <math> s_{\max} > k_{\max} </math>
 
: <math> s_{\max} > k_{\max} </math>
      
:步骤4:最初,没有为任何社区分配任何节点。然后,每个节点被随机分配到一个社区。只要社区内相邻节点的数量不超过社区规模,就会向社区添加一个新节点,否则就不会添加。在接下来的迭代中,无归属的节点被随机分配给某个社区。如果该社区是完备的,即规模已经用尽,必须随机选择社区中的一个节点并断开其链接。当所有社区都完备且所有节点都至少属于一个社区时停止迭代。
 
:步骤4:最初,没有为任何社区分配任何节点。然后,每个节点被随机分配到一个社区。只要社区内相邻节点的数量不超过社区规模,就会向社区添加一个新节点,否则就不会添加。在接下来的迭代中,无归属的节点被随机分配给某个社区。如果该社区是完备的,即规模已经用尽,必须随机选择社区中的一个节点并断开其链接。当所有社区都完备且所有节点都至少属于一个社区时停止迭代。
    +
:步骤5:对节点重新布线,保持相同的节点度,但只影响内部和外部链接,使得每个节点在社区外的链接数量约等于混合参数<math>\mu</math>。<ref name="original"/>
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:步骤5:对节点重新布线,保持相同的节点度,但只影响内部和外部链接,使得每个节点在社区外的链接数量约等于混合参数<math>\mu</math>。<ref name="original"/>
      
==调试==
 
==调试==
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