gn算法

㈠ 如何计算网络中边的介数

在最短路算法的基础上，每替换一次k点时该点介数+1，（k，j）边介数+1，不知道你的最短路总数怎么算，是包括所有的还是只包括3节点以上的路？反正再除下最短路总数就出来了。

㈡ 社交网络核心，推荐算法有哪些

对好友推荐算法非常熟悉，有些积累。好友推荐算法一般可以分为下面几类：
1、基于关系的推荐
基于关系的推荐，最近写了一个专栏文章，具体介绍了常用算法，可以看下有没有帮助，传送门：http://zhuanlan.hu.com/gongwenjia/20533434
简介：
a.社会网络中，三元闭包理论，以及常用推荐算法
b.Facebook中的推荐算法是如何做的
2、基于用户资料的推荐
3、基于兴趣的推荐
剩下两个方面有时间再写。
近来学习聚类，发现聚类中有一个非常有趣的方向—社交网络分析，分享一下我的大致了解。这篇只是一篇概况，并没有太多的公式推导和代码，基本是用人话解释社交网络分析中的常用的几种算法。详细到每个算法的以后有空再把详细的公式和代码补上。
社区发现算法，GN算法，Louvain算法，LPA与SLPA
Louvain算法思想
1.不断遍历网络中的节点，尝试把单个节点加入能使模块度提升最大的社区，直到所有节点不再改变
2.将第一阶段形成的一个个小的社区并为一个节点，重新构造网络。这时边的权重为两个节点内所有原始节点的边权重之和。
3.重复以上两步
LPA算法思想：
1.初始化每个节点，并赋予唯一标签
2.根据邻居节点最常见的标签更新每个节点的标签
3.最终收敛后标签一致的节点属于同一社区
SLPA算法思想：
SLPA是LPA的扩展。
1.给每个节点设置一个list存储历史标签
2.每个speaker节点带概率选择自己标签列表中标签传播给listener节点。（两个节点互为邻居节点）
3.节点将最热门的标签更新到标签列表中
4.使用阀值去除低频标签，产出标签一致的节点为社区。

㈢ GN聚类算法

按照你所说的要求，

㈣ GN1和IMX766两款5000万像素的CMOS谁的性能更好

GN1更好。

OPPO和索尼联合开发CMOS传感器,2016年R9s首发的IMX398，主打双核对焦技术，大幅提升了拍照时的对焦体验。

2018年，R15首发IMX519，它拥有60FPS的采样率技术，能够保证高帧率下的拍照和更高分辨率的视频拍摄。

2020年，Find X2系列首发IMX689（Pro版）和IMX708（标准版），前者是一颗传感器尺寸达 1/1.43 英寸的旗舰级CMOS，主打全像素全向对焦技术，而后者则拥有16:9定制视频画幅和120度超广角，保证了传感器利用率的最大化，达到了旗舰级视频拍摄水准。

OPPO 官方的介绍显示，OPPO与索尼联合研发的IMX766旗舰机传感器，拥有1/1.56英寸大底，单个像素面积为1.0μm，总像素达5000万，再通过四合一像素技术获得2um的单个大像素，搭配自研月光夜景视频算法，进光量对比IMX586提升63.8%，视频拍摄更亮更清晰，无惧明暗变化。

而且OPPO Reno5Pro+首发搭载数字重叠高动态范围技术，视频拍摄动态范围和画质皆提升200%，有效缓解运动拖影现象；加上Live HDR视频算法，视频录制所见即所得，也就是说，该机无论在夜景，还是室内等光线不足的场景下，都能拍出更加清晰明亮的照片和视频。

三星GN1传感器，拥有1/1.3"超级大底，是一款 5000 万像素传感器，根据官方数据其单个像素尺寸 1.2μm，是三星首款同时支持双像素和 Tetracell （四像素合成）技术的图像传感器。

前者可以带来更快的对焦速度（三星表示可以达到单反相机级别）和更高的分辨率，后者则可以提升在暗光处的表现。

三星GN1传感器除了以上技术，三星 GN1 还拥有 Smart-ISO，可以智能选择最佳 ISO，进行实时 HDR（同时捕获多个曝光的场景），还可以使用基于陀螺仪的电子图像稳定（EIS）技术提供更加清晰的图像和视频，支持 8K。

三星GN1和IMX766 这两款虽然都是5000万像素，但从大底和和单像素面积来看，三星GN1是优于IMX766。

CMOS传感器发展趋势

传感器架构可由两分式、四分式或一个像素阵列组成。输出可为并行模拟输出，或一个10位数字输出或数字串行LVDS输出。每个输出可高达每秒5,000万次的采样速度，这样就能实现每秒55亿像素的吞吐量。迄今为止，该图像传感器是具有最高连续像素吞吐量的一款。

图像质量至少达到10位精度，因此摄像头数字化之后，数据吞吐量可为每秒55Gbit。这样高速的应用通常需要6个电晶体快照像素，且需要较高的灵敏度和动态范围。图像传感器的灵敏度很大程度上取决于像素尺寸，而大的像素尺寸就需要大面积特定应用的定制图像传感器。

内部多路复用技术可支持更高帧速率的随机窗口。如果将窗口大小缩至较小的ROI（圈选目标区域），那么最快速度器件的帧速率可达每秒170,000帧。大多数传感器都采用0.25工艺。

目前，CMOS是高速成像所青睐的技术。在当前市场中，我们可以发现高速图像传感器有三大发展趋势，一是向极高速方向发展，二是向片上特性集成方向发展，三是向通用高速图像传感器方向发展。

分辨率和帧速率相结合，发挥着重要的作用。目前，我们可以推出1024×1024像素的图像传感器，工作速度达到每秒5,000个全帧。如果模数转换为10位的话，那么这就是说摄像头上的总数据速率可达每秒55Gbit。

为了实现传感器上极高的数据速率和高图像质量，尤其是对这种高敏感度的应用而言，我们不仅要设计出正确的电子线路，还要确保整个线路布局实现良好的平衡性。

这就是说，电源线路应实现极佳的分布，而且布局中每个线路节点的所有光学和杂散光灵敏反应都应得到很好的控制。并需要采用低功耗模块设计，以确保满足整体功耗要求。

高速成像领域还有另一种趋势，就是把高速ADC、时序发生器、LVDS发射器和校正算法的片上集成趋势。这种图像传感器通常在速度和灵敏度方面不如上述图像传感器，但在易用性和系统集成功能方面颇有长处。目前市场上新兴的第三种图像传感器就是通用高速图像传感器。

具有模拟输出或不具有时序发生器功能的老式（简单式）通用图像传感器正在被速度更快、更复杂的图像传感器所取代。这种新型图像传感器使我们能在较短时间内就设计出通用高速摄像头。

现在的一个普遍现象是，智能手机在更新迭代的时候总会带来新的拍照解决方案，这样一来就为CMOS图像传感器供应商提供了一个广阔、潜力无限的市场。

根据Yole Development公布的最新市场研究报告，CMOS传感器行业将在未来5年内繁荣发展，2015年至2021年的复合年增长率预计将达到10.4%，届时整个市场价值有望达到188亿美元。

㈤ 复杂网络聚类中GN算法的matlab实现

已经解决了哦，亲~~~啦啦啦

㈥ 复杂网络中的GN算法任何类的程序都可以，最好是matlab，希望是一个有结果的实例。挺急的，谢谢了

着急是没有用的。
首先，应该说清楚输入是什么，输出是什么。希望有一个结果的实例，什么样的结果，是图还是一组数？
其次，描述需要的功能，GN算法是一个简称，不同算法简称GN的很多。应该说清楚是哪一方面的GN算法，比如分类，聚类还是类似神经网络的预测？简单把应用背景和实现功能描述清楚。
最后，希望重新描述你的问题，越详细越好，前面只是说了两点。

㈦ matlab实现GN算法的源代码

http://wenku..com/view/ae21b33f0912a21614792943.html

㈧ GN算法划分空手道社团都需要哪些数据

为毛这吧里这么多人问空手道的问题？

㈨ gn算法中计算最短路径通常用的是什么算法

这份代码中没有求出最短的那条路径具体是什么，仅仅求出了最短路径的长度。若要求，可在更新当前最短路径距离时记录下前驱结点，最后逆向往回查找求出路径即可，但要注意的是最短路径可能是不唯一的。

㈩ 求两篇与"基于GN算法的社会网络分析系统的设计与实现"相关的文章,一篇中文一篇英文,翻译用

去 open access library 找找，可以直接下载的。