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==算法==

==算法==

'''节点度'''和''' 社区规模 '''按[[幂律分布]]，但指数不同。基准测试假设节点度和社区规模都具有不同指数的幂律分布，分别为<math>\gamma</math>和<math>\beta</math>。<math>N</math>是节点的数量，平均度为<math>\langle k \rangle</math>。混合参数<math>\mu</math>是一个节点的相邻节点的平均比例，这些相邻节点不属于基准节点所属的任何社区。这个参数控制着社区之间的边缘比例。<ref>Twan van Laarhoven and Elena Marchiori (2013). "Network community detection with edge classifiers trained on LFR graphs". https://www.cs.ru.nl/~elenam/paper-learning-community.pdf</ref>

'''节点度''' 和''' 社区规模 '''按[[幂律分布]]，但指数不同。基准测试假设节点度和社区规模都具有不同指数的幂律分布，分别为<math>\gamma</math>和<math>\beta</math>。<math>N</math>是节点的数量，平均度为<math>\langle k \rangle</math>。混合参数<math>\mu</math>是一个节点的相邻节点的平均比例，这些相邻节点不属于基准节点所属的任何社区。这个参数控制着社区之间的边缘比例。<ref>Twan van Laarhoven and Elena Marchiori (2013). "Network community detection with edge classifiers trained on LFR graphs". https://www.cs.ru.nl/~elenam/paper-learning-community.pdf</ref>

生成基准网络的步骤如下：

生成基准网络的步骤如下：

: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：<math> s_{\min} > k_{\min} </math> ； <math> s_{\max} > k_{\max} </math>

:'''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：<math> s_{\min} > k_{\min} </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。

 

==调试==

==调试==