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太原理工大学硕 士 学 位 论 文 摘 要 网络缓存（Web Caching）把经常访问的网络对象在访问开 销较少的网络节点上存一个副本，当用户再次访问这些对象时， 可以直接从这个开销较少的网络节点上得到满足。从而在有限 的带宽内，达到缩短用户等待时间、提高网络性能和网络可扩 展性的目的，对于提高Internet 访问效率具有重要意义。-Taiyuan University of Technology master's degree thesis Abstract network cac
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基于K-means聚类算法的社团发现方法
先定义了网络中节点关联度,并构建了节点关联度矩阵, 在此基础上给出了一种基于 K-means聚类算法的复杂网络社团发现方法。
以最小关联度原则选取新的聚类中心, 以最大关联度原则进行模式归类,直到所有的节点都划分完为止, 最后根据模块度来确定理想的社团数-K-means clustering algorithm based on the association discovery
To define a network node cor
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基于Barabasi-Albert模型的建立无尺度网络生长模型。控制参数：平均出度m，结点数n。输出所有入度点数比例；输出直方图分段比例；输出集散节点-Based on Barabasi-Albert model of scale-free network growth model. Control parameters: the average out-degree m, the number of nodes n. Output ratio of all penetration points
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复杂网络 节点度统计程序 C++
网络中的节点度指与节点相连的边的个数-Complex statistical procedures for network nodes C++ Network nodes and node degrees refers to the number of connected edge
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社交网络中一些点是中枢点，这些点在社交网络中占有重要地位，但是计算结点连接度的复杂度比较高，这篇论文主要做了改进算法效率的工作-Social network is the central point of some points, these points in the social network plays an important role, but the computing nodes connected relatively high degree of complexity, th
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This provides a look at the Broadcast Storm problem, as well as Phase Transition phenomena that hold the key to one possible solution.
Wireless networks of reasonable density possess a high degree of redundancy in that, if a message is broadcast to
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此程序用于求有向网路和无向网路的节点的度-This procedure is used to beg for the degree of the nodes of the network to the Internet and no
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神经网络是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
-The neural network is a model animal neural network behavioral characteristics of distributed parallel algorithm mathematical model of information processing. S
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计算网络图中节点的度，即计算与某一节点相连的节点的个数-Computing nodes in the network map degree, which is a measure associated with a number of nodes connected to the node
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可以求出复杂网络中两节点间的距离以及平均路径长度，各节点的度及度的分布曲线，以及节点的聚类系数。-You can find out the distance and average path length between the two nodes in complex networks .you can also find out degree and degree distribution curve of each node, and the node clustering coeffic
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ER 模型网络生成的matlab代码
计算网络的度分布、集簇系数
网络科学作业
-ER model
generate a random network of nodenum nodes with probability of 0.1 and calculate average degree, average clustering coefficient and degree distribution
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给定一定数量的节点，给定一定的平均度的要求画出一个复杂网络-Given a certain number of nodes, given a certain degree requirements mean to draw a complex network
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为了降低算法的时间复杂度，Vincent Blondel等人提出了另一种层次性贪心算法（BGLL算法）。该算法包括两个阶段，这两个阶段重复迭代运行，直到网络社区划分的模块度不再增长。第一阶段合并社区，算法将每个节点当作一个社区，基于模块度增量最大化标准决定哪些邻居社区应该被合并。经过一轮扫描后开始第二阶段，算法将第一阶段发现的所有的社区重新看作节点，构建新的网络，在新的网络上迭代的进行第一阶段。当模块度不再增长时，得到网络的社区近似最优划分。
算法的基本步骤如下：
1）.初始化，将每个节点划
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求网络图中各节点的度及度的分布曲线， 聚类系数及整个网络的聚类系数，和复杂网络中两节点的距离以及平均路径长度(Find the degree and degree distribution curve of each node in the network graph, the clustering coefficient and the clustering coefficient of the whole network, the distance between two nodes in
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