随笔分类 - 多层网络的关键传播源（毕业论文学习）
毕业论文的完成过程中，一些需要记录的东西
摘要：相关性： #include<stdio.h> #include<stdlib.h> //kendall相关系数 //传入两个数组，以及数组元素个数，计算这两个数组元素的Kendall相关性 double kendall(double X[],double Y[],int line) { /* int
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摘要：#include<stdio.h> #include<stdlib.h> //kendall相关系数 //传入两个数组，以及数组元素个数，计算这两个数组元素的Kendall相关性 double kendall(double X[],double Y[],int line) { /* int **ed
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摘要：需要跑的文件有 beta3为0.3,beta4依次为 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1、2、3、 4、 5、 6、 7、 8、 9、 10、 11 beta3依次为 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.
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摘要：导入数据的时候选数值矩阵 并导入数据 同一横坐标 不同纵坐标的散点图 效果： 效果：
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摘要：#include<stdio.h> #include<stdlib.h> //对rate和ec和degree进行排序 //str传入需要排序的文件,line传入文件行数即节点数 void sortByRate(char* str,int line){ FILE* fp; float ex;//用于r
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摘要：一.参考的对比： #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include<malloc.h> #include<math.h> #include<time.h> #define MaxVertexNum 90000 #defi
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摘要：#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include<malloc.h> #include<math.h> #include<time.h> #define MaxVertexNum 90000 #define RAND_M
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摘要：void SIR(ALGraph* G,int a,double inf,double rec,char* str) //传入的分别为网络,感染节点,感染率，恢复率,写入的文件 { double rate;//传入节点作为感染节点的感染规模 int infTatal=1;//感染节点总数 int I
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摘要：参考SIR模型原理： ①https://blog.csdn.net/Feng512275/article/details/82859526/ ②https://zhuanlan.zhihu.com/p/104072104?app=zhihulite 代码参考： https://github.com/
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摘要：思路：在之前的单层网络上，再创建一个网络。两个网络的节点一一对应，这样方便了两个网络的连接。区别两个网络的就是它们属于不同的层。 用到的数据： 完整代码： #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include<malloc.
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摘要：创建代码：（其中需要注意的是采用的vc++编译器，申请数组时必须为a[常量]，因此无法利用算出来行数再去得到顶点坐标数组大小） #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include<malloc.h> #include<ma
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摘要：识别传播动力学中最有影响力的传播者对于理解或控制这些过程的各种目的都是至关重要的。现有的相关工作仅限于一个网络。大多数真实的网络实际上并不是孤立的，而是典型的耦合的，并受到其他网络的影响。传染病的传播特性最近被发现在互联网络中与单一网络中有一些显著的不同。本文主要研究互联网络中有影响力的传播者的识别
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摘要：特征向量的方法不仅考虑节 点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响. 重要的参考文献：https://blog.csdn.net/yyl424525/article/details/103108506?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-t
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