Suite modulaire de détection communautaire pour fonctionner sous Linux en ligne

Il s'agit de l'application Linux Community Detection Modularity Suite, utilisable en ligne sous Linux. Sa dernière version est téléchargeable sous le nom CDMSuite-1.0-SNAPSHOT.jar. Elle est également disponible en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.

 
 

Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée Community Detection Modularity Suite pour l'exécuter sous Linux en ligne avec OnWorks gratuitement.

Suivez ces instructions pour exécuter cette application :

- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.

- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.

- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.

- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.

- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.

- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.

CAPTURES D'ÉCRAN:


Suite modulaire de détection communautaire fonctionnant sous Linux en ligne


DESCRIPTION:

- MixtureModel_v1r1 : algorithme de communauté de chevauchement [3], qui inclut de nouvelles métriques de densité de partition et de modularité floue.

- Les versions OpenMP des algorithmes dans [1] sont disponibles au téléchargement.

- Suite principale contenant trois algorithmes de détection de communauté basés sur la mesure de Modularité contenant : Geodesic and Random Walk edge Betweenness [1] et Spectral Modularity [2].


Collaborateur : Theologos Kotsos.

[1] M. Newman & M. Girvan, Physical Review, E 69 (026113), 2004.
[2] M. Newman, Examen physique E, 74(3):036104, 2006.
[3] B. Ball et al, Une méthode efficace et fondée sur des principes pour détecter les communautés dans les réseaux, 2011.
La suite est basée sur l'algorithme de communauté rapide implémenté par Aaron Clausetaaron@cs.unm.edu>, Chris Moore, Mark Newman et la bibliothèque R IGraph Copyright (C) 2007 Gabor Csardicsardi@rmki.kfki.hu>. Il fait également des classes disponibles auprès de Numerical Recipies 3rd Edition W. Press, S. Teukolsky, W. Vetterling, B. Flanne

Fonctionnement

  • Implémentations C++ et R des algorithmes de détection de communauté basés sur la modularité Newman & Girvan
  • Implémentations R de l'algorithme Edge Betweenness Random Walk
  • Facilités d'amorçage pour tester la robustesse des clusters
  • La version 2 (v2r1) contient l'implémentation OpenMP des algorithmes Newman & Girvan Geodesic et Random Walk edge Betweenness
  • Modèle de détection de communauté qui se chevauche, y compris les métriques de densité de partition et de modularité floue pour la détection de communauté


Audience

Science / Recherche


Interface utilisateur

Console/Terminal


Langage de programmation

C++, S/R



Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/cdmsuite/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.



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