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The more decisions that you are forced to make alone, the more you are aware of your freedom to choose.
自己做的决定越多,越能体会到自己可以自由选择。
LFR基准网络及其生成程序
可以在Santo Fortunato大神个人网站上下载LFR基准网络生成程序。
不得不感叹我天朝GFW的强大,对于上面网站进不去的同学可以在本人提供的百度云上下载已经编译好的程序:
编译环境:Ubuntu 16.04
链接: https://pan.baidu.com/s/1nuIzhCt 密码: fptt
以上是Linux下使用的版本,对于Windows下的同学可以参考博客LFR网络生成程序,没下载过也不知道能不能用。
下面介绍一下LFR生成程序的用法:
想要生成网络首先需要对配置文件 parameters.dat 进行修改:
###############################################################################
1000 # number of nodes
15 # average degree
50 # maximum degree
2 # exponent for the degree distribution
1 # exponent for the community size distribution
0.2 # mixing parameter
20 # minimum for the community sizes (optional; just comment this line, if you wish)
50 # maximum for the community sizes (optional; just comment this line, if you wish)
################################################################################
以上的配置可以根据自己的需求进行修改,具体的参数介绍可以查看论文 Benchmark graphs for testing community detection algorithms,上面提供下载的压缩包中包含此论文。
配置好参数后在目录下benchmark目录下执行命令:
$ .\benchmark
执行命令后会生成三个文件:
network.dat
包含网络中的边
community.dat
包含每一个节点所属的类。
statistics.dat
包含度分布,社团大小分布,混合参数分布。
经过上述步骤之后就可以利用生成的网络进行算法性能度量了。