复杂网络中的关键节点发现（数据城堡复杂网络大师赛第四名代码）

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评价算法

judge.c是用C实现的评价算法，实现思路与官方版本一致

编译

g++ -std=c++11 judge.c -o judge

运行

./judge result.csv

注意result.csv的格式，因为是自己使用的，不用考虑节点数量错误之类的问题，所以没有加异常处理。

result.csv格式示例如下：

model1,34,21,...,8997,98
model2,394,340,...,2231,3
model3,7785,774,...,8821,778
model4,1123,6653,...,2213,6
real1,33214,776,...,89,99
real2,542,112,...,1123,82
real3,1277,123,...,3345,87
real4,1233,3567,...,90,900

说明

把数据下载到本地，新建一个networks文件夹，将8个网络的csv文件放入该文件夹，代码必须和该文件夹在同一级目录下。

greedyPageRank.py是基于贪心策略的PageRank算法，依赖python-igraph库，使用方法详见帮助选项。

seqOptimize.c是序列优化算法

编译

g++ -std=c++11 -fopenmp seqOptimize.c -o seqOptimize

使用方法详见帮助选项。

注意：greedyPageRank.py的输出文件可以作为seqOptimize.c的输入文件，得到所有网络的节点重要性序列后，需要合并到一个文件中，再用judge.c计算结果。