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数据集介绍

(EEC) trans_email.gml

欧洲大型研究机构电子邮件网络,转化为无向网络,并去除自边、孤立节点
Reference: Yin, H., Austin, R., Benson, J. L. & David, F. G. Local higher-order graph clustering. In Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 555–564 (ACM Press, 2017).

数据预览
起点 终点 数值
社团结果
社团 大小 节点
图信息
基本统计 · 计算 说明

N and E are the number of nodes and links. 〈k〉 and 〈d〉 are the average degree and the average distance, respectively. C and r are the average clustering coefficient and the assortative coefficient. H is the degree heterogeneity. βc is the epidemic threshold of the SIR model.

N 986
E 16064
<k> 32.5842
<d> 2.5869
<C> 0.4071
r -0.0257
H 2.2912
beta_c 0.0136
度分布 · 绘制
结果

社团个数:

模块度 (Q)

运行时间(秒)

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