社团算法总结
社会网络分析法
第十三章社会网络分析法近几十年来社会网络分析法有了迅速的发展，它已被“泛应用到了社会学、政治学、人类学和社会政策研究等多个领域。
本章我们将侧重介绍社会网络分析法的基本概念、历史、主要分析技术及其应用。
第一节社会网络分析的概念一、什么是社会网络分析网络指的是各种关联，而社会网络(social network)即可简单地称为社会关系所构成的结构。
故从这一方面来说，社会网络代表着一种结构关系，它可反映行动者之间的社会关系。
构成社会网络的主要要素有：行动者(actor)：这里的行动者不但指具体的个人，还可指一个群体、公司或其他集体性的社会单位。
每个行动者在网络中的位置被称为“结点(node)”。
关系纽带(relational tie)：行动者之间相互的关联即称关系纽带。
人们之间的关系形式是多种多样的，如亲属关系、合作关系、交换关系、对抗关系等，这些都构成了不同的关系纽带。
二人组(dyad)：由两个行动者所构成的关系。
这是社会网络的最简单或最基本的形式，是我们分析各种关系纽带的基础。
二人组(triad)：由三个行动者所构成的关系。
子群(subgroup)：指行动者之间的任何形式关系的子集。
群体(group)：其关系得到测量的所有行动者的集合。
社会网络分析是对社会网络的关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。
它又被称结构分析(structural analysis)，因为它主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会)所构成的社会关系的结构及其属性。
从这个意义上说，社会网络分析不仅是对关系或结构加以分析的一套技术，还是一种理论方法——结构分析思想。
因为在社会网络分析学者看来，社会学所研究的对象就是社会结构，而这种结构即表现为行动者之间的关系模式。
社会网络分析家B·韦尔曼(Barry Wellman)指出：“网络分析探究的是深层结构——隐藏在复杂的社会系统表面之下的一定的网络模式。
”例如，网络分析者特别关注特定网络中的关联模式如何通过提供不同的机会或限制，从而影响到人们的行动。
六年级计算机编程社团活动框架
六年级计算机编程社团活动框架为了让六年级的学生更好地研究计算机编程，我们设计了一份系统化的社团活动框架。
本框架共分为四个部分：认知篇、技能篇、实践篇和拓展篇。
下面将详细介绍每个部分的内容和安排。
认知篇本篇旨在帮助学生建立对计算机编程的基本认识，激发他们的兴趣和好奇心。
第一周：计算机编程概述1. 计算机编程的定义和发展历程2. 编程语言的分类和特点3. 编程在生活中的应用实例第二周：编程思维培养1. 逻辑思维与编程的关系2. 常见的编程思维方法3. 逻辑思维训练小游戏技能篇本篇侧重于培养学生掌握编程基础知识和技能。
第三周：编程语言选择1. Scratch、Python等编程语言的介绍和选择2. 安装和配置编程环境3. 第一个编程作品：Hello World第四周：编程基础语法1. 变量、数据类型和运算符2. 控制结构：条件语句和循环语句3. 函数和模块的导入实践篇本篇通过项目实践，让学生动手编写程序，提高编程能力。
第五周：简单项目实践1. 绘制图形：如五角星、太阳花等2. 编写一个小游戏：如贪吃蛇、俄罗斯方块等3. 分析与优化程序：提高代码的可读性和效率第六周：复杂项目实践1. 制作一个简单的动画：如角色走路、物体运动等2. 完成一个有趣的项目：如智能家居控制系统、小型网站等3. 项目展示与交流：分享自己的编程成果，研究他人的优点拓展篇本篇引导学生探索编程的更深层次，培养他们的创新能力和团队协作精神。
第七周：算法与数据结构1. 常见排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序等2. 查找算法：二分查找、哈希表等3. 数据结构：数组、链表、树、图等第八周：编程竞赛与团队合作1. 介绍编程竞赛的类型和规则2. 组织线上或线下编程竞赛：如LeetCode、Codeforces等3. 团队协作：完成一个较大的项目，培养团队合作精神通过以上八个星期的活动，我们希望学生能够掌握计算机编程的基础知识，培养良好的编程思维，提高动手实践能力，并激发他们对编程的兴趣和热情。
编程社团课实施方案
编程社团课实施方案一、课程目标1. 帮助学生掌握基本的编程知识和技能，包括但不限于算法、数据结构、编程语言等方面的基础知识。
2. 培养学生的逻辑思维能力和问题解决能力，提高他们的创新意识和实践能力。
3. 培养学生团队合作意识和沟通能力，让他们在团队中发挥自己的优势，解决问题。
二、课程内容1. 编程基础知识- 算法和数据结构：介绍常见的算法和数据结构，如排序算法、查找算法、树、图等。
- 编程语言：介绍常见的编程语言，如C、C++、Python等，并教授其基本语法和用法。
2. 编程实践- 通过实际的编程项目，让学生动手实践所学知识，提高他们的编程能力和解决问题的能力。
- 项目可以包括简单的小游戏开发、网页制作、数据分析等，让学生在实践中提升自己。
3. 团队合作- 定期组织学生进行团队项目，让他们在团队中合作，共同解决问题，培养他们的团队合作意识和沟通能力。
4. 实践案例分享- 邀请有经验的编程从业者或者学长学姐来分享他们的编程经验和实践案例，激发学生的学习兴趣和动力。
三、教学方法1. 理论与实践相结合- 在讲解编程知识的同时，注重实际操作，让学生动手实践，加深对知识的理解和掌握。
2. 项目驱动学习- 以项目为导向，让学生通过实际项目的开发来学习编程知识，培养他们的解决问题的能力。
3. 个性化辅导- 针对不同学生的学习情况和兴趣爱好，给予个性化的辅导和指导，帮助他们更好地学习和成长。
四、课程评估1. 考核方式- 课程结束时，进行编程项目的考核，评估学生的编程能力和实践能力。
2. 绩效评定- 根据学生的课堂表现、作业完成情况和项目成果等，进行绩效评定，及时发现问题并加以解决。
3. 学习反馈- 定期收集学生的学习反馈，了解他们的学习情况和需求，及时调整教学计划，提高教学效果。
五、师资力量1. 专业老师- 聘请有丰富编程经验和教学经验的专业老师，保证教学质量。
2. 学长学姐辅导- 鼓励学长学姐参与到课程中来，给予学生更多的指导和帮助。
复杂通信网络的地理位置聚集性社团发现和可视化
复杂通信网络的地理位置聚集性社团发现和可视化代翔【摘要】The geolocation is believed to have certain positive correlation with network structure in the communication networks,shopping network and other complex networks.The geolocation information is introduced into the task of complex network group detecting and visualization to improve the traditional label propagation algorithm and force-directed graph drawing algorithm.By performing the geolocation based clustering in advance,and then adding the geolocation based restriction in the iterative process,meaningless oscillations can be greatly minimized.The experiment proves that this scheme can speed up the discovery of community and the convergence speed of the algorithm can also be added to the influence of geographical location on the distribution of the community,and the performance of the fast community discovery algorithm can be improved both in convergence time and community discovery(Q value).%针对以通信网络为代表的一类复杂网络地理位置信息的聚集性与网络结构一定程度上的正相关性,探讨了将地理位置信息带入特定的复杂网络的社团发现和可视化任务中,改进传统的标号传播和力导引算法,提前进行网络的地理位置聚类分析,并对标号传播的和力导引的迭代过程引入基于地理位置的限制性条件,避免无意义的振荡.实验证明,提出的方法既可以加快社团发现和可视化算法的收敛速度,也可以通过地理位置对社团分布的影响提高快速社团发现算法的性能.针对存在地理位置聚集性的复杂网络数据,该方法无论在收敛时间还是社团发现结果(Q值)上都有较大提升.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2017(057)006【总页数】7页(P615-621)【关键词】复杂通信网络;社团发现;地理位置;标号传播;力导引【作者】代翔【作者单位】中国西南电子技术研究所,成都610036【正文语种】中文【中图分类】TN921现实世界中存在着大量的网络结构，例如人际关系网络、工作协作网络、传染病传播网络以及新近产生的通信网络和社交网络等。
2019年上海市青少年算法竞赛 (1)
2019年上海市青少年算法竞赛小学组初赛试题上海市计算机学会（C/C++语言 60分钟完成）一、单项选择题（每题3分，共30分，B类题目顺序再实际考试时有所调整）1、计算机软件系统包括（）。
A．程序与数据B．系统软件与应用软件C．操作系统与语言处理程序D．程序数据与文档2、（A卷）二进制数110101转换成十进制数，应该是（）。
A．57 B．51 C．55 D．532、（B卷）十进制数25转换成二进制数，应该是（）。
A．11011 B．11001 C．11101 D．111113、（A卷）小强有一个U盘，容量为8MB，他从网上下载了三张图片保存在这个U盘里，图片大小分别为2MB、2MB和3MB，则该U盘还剩（）。
A．1024*1024字节B．1000*1024字节C．1024*1024*1024字节D．1024字节3、（B卷）小强有一个U盘，容量为8MB，他从网上下载了三张图片保存在这个U盘里，图片大小分别为2MB、2MB和2MB，则该U盘还剩（）。
A．1024*1024字节B．2048*1024字节C．1024*1024*1024字节D．2048字节4、无限耳机、笔记本电脑、PAD和移动电话四种设备中，适用蓝牙的共有（）种。
A．1 B．2 C．3 D．45、（A卷）下列关于图灵奖的说法种，错误的是（）。
A．图灵奖是由电气电子工程师协会（IEEE）设立的。
B．目前获得该奖项的华人学者只有姚期智教授一人。
C．其名称取自计算机科学的先驱、英国科学家艾伦·麦席森·图灵。
5、（B卷）在下面各世界级的奖项种，为计算机科学与技术领域做出杰出贡献的科学家设立的奖项是（）。
A．沃尔夫奖B．诺贝尔奖C．菲尔兹奖D．图灵奖6、CPU的全称是（）。
A．Center Processing Unit B．Computer Processing UnitC．Control Processing Unit D．Central Processing Unit7、（A卷）AI的中文意思是（）。
基于图神经网络的社团检测算法
基于图神经网络的社团检测算法基于图神经网络的社团检测算法一、引言社团检测是图数据分析中的重要问题之一，旨在从复杂网络中发现具有紧密联系的节点群体。
社团结构的发现对于了解网络的组织结构、社交网络分析、信息传播等具有重要意义。
近年来，随着深度学习的发展，图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）被提出并成功应用于社团检测中，极大地推动了社团检测的研究进展。
二、图神经网络简介图神经网络是一种用于处理图数据的深度学习模型。
相对于传统的深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN），图神经网络能够处理非欧几里得空间的数据，具有较强的适应性和泛化能力。
图神经网络的核心思想是将节点和边作为输入，并通过多层的神经网络模型进行信息传播和聚合。
在信息传播过程中，每个节点将其周围节点的信息进行聚合，得到一个更全面的表示。
这种信息传播和聚合的过程能够充分利用节点之间的关系，从而更好地挖掘图数据中的特征。
三、基于图神经网络的社团检测算法基于图神经网络的社团检测算法主要包括以下步骤：1. 构建图数据：首先，将复杂网络表示为图数据结构，其中节点表示网络中的实体，边表示实体之间的关系。
可以使用邻接矩阵或者邻接表等数据结构来存储和表示图数据。
2. 节点特征编码：为了让图神经网络能够处理节点的特征，需要将节点特征进行编码。
可以使用词嵌入（Word Embedding）等技术将节点特征转化为低维的向量表示，从而减少计算复杂度。
3. 图神经网络模型构建：选择适合的图神经网络模型用于社团检测。
常用的图神经网络模型包括图卷积网络（Graph Convolutional Network，简称GCN）、图注意力网络（Graph Attention Network，简称GAT）等。
4. 信息传播和聚合：通过多层的神经网络模型，将节点和边的信息进行传播和聚合，得到更全面的节点表示。
关于本学期内社团成员获奖情况的报告
关于本学期内社团成员获奖情况的报告数学是一种精神，一种理性的精神。
正是这种精神，激发、促进、鼓舞并驱使人类的思维得以运用到最完善的程度，亦正是这种精神，试图决定性地影响人类的物质、道德和社会生活；试图回答有关人类自身存在提出的问题；努力去理解和控制自然；尽力去探求和确立已经获得知识的最深刻的和最完美的内涵。
——克莱因在刚刚过去的一学年中，我们南信院学子积极参加了江苏省普通高等学校第十届高等数学竞赛和2010“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛，我们数学建模协会现任部长和会长大都参加了这两次数学科竞赛，并取得了优异的成绩，下面主要介绍一下我们社团成员参加竞赛的情况。
首先是高等数学竞赛，参加竞赛前，我们做了比较充足的准备，俗话说“不打没有准备的仗”，我们利用晚自习和周六的时间参加高数辅导，将以往的竞赛试题和考研试题作为习题进行训练，经过一个多月的时间，我们成功参加了竞赛。
过程是艰辛的，结果是美满的。
其次是全国大学生数学建模竞赛，刚开始参加辅导时老师就告诫我们说：参加建模竞赛是一个非常艰苦的过程，也是一个很有意义的过程，要对数学有浓厚的兴趣，一旦决定参赛，就要付出绝对的毅力和耐心，坚持走下去。
在学校进行几次选拔之后，最终有45个人参加了暑假的建模培训。
在暑假的一个月中，我们克服了外界一切不利因素，每天坐在电脑前12个小时进行紧张的学习和备战，学到了很多知识，也对建模有了很深的了解。
从数学建模竞赛章程来分析，竞赛要求参赛者结合实际问题灵活运用数学、计算机技术及其它学科的知识，竞赛形式一般是由3人组成1个队，然后，一个队选择1道题，在72小时的时间内解决题目给出的问题，并以论文的形式论述解决问题的思想方法、过程、结论、模型的分析与改进等等。
我们总结出建模竞赛的一般步骤：1、读思路，练审题2、读数学方法，强化常用算法的训练历届赛题中对同一问题，不同优秀论文有不同的数学方法，但归纳起来，主要有以下几竞赛中常用的数学方法主要有以下几种：线性规划，非线性规划，动态规划，整数规划，多目标规划，回归分析，层次分析，单目标、多目标决策等等。
2022人教版小学数学三年级下册每课教学反思(含目录)
人教版小学数学三年级下册每课教学反思1 位置与方向（一）《位置与方向》这是三年级下册第一单元的教学内容。
通过这一单元的学习，学生能准确地分辨生活中的方向和地图中的方向，并能说出事物间的位置关系。
一周多的时间进行了本单元的学习，学习后，我们进行了练习巩固。
在练习中，地图中的方向同学们分辨较好。
回到生活中，总是有2名学生出错。
我没有马上指出他们错误的原因，而是引导全班学生寻找他们错在哪里了？通过大家的仔细观察发现，这2名学生在辨别生活中的方向时，用的是地图中的方向，认为自己前面就是北，左面就是西，可想而知，这能不出错吗。
于是，我们列举了很多生活常识，例如：早晨太阳升起的方向、落下的方向等。
在进行面向不同方向、辨别其他方向的反复练习。
这2名学生的认识转变了，走出了地图中的.方向。
其实，这是我们教学这部分知识中常见的学生学习问题，学生错误的认识、理解，是我们教学中宝贵的资源，利用这些资源，加强学生的对知识的理解。
这2名学生的错误认识让其他学生更加理解了这一单元的学习。
2 除数是一位数的除法口算除法本节课是《除数是两位数的除法》这一单元的起始课，本节课的教学目标有二：一是使学生理解和掌握整十数除整十数、几百几十数（商一位数）的口算方法，并能正确口算；二是使学生掌握两位数除法的估算方法，并能正确估算。
本节课的教学口算是重点，因为后面的估算也是将其转化成整十数除整十数与几百几十数再计算，所以帮助学生掌握好口算方法至关重要。
在教学中由于学生受除数是一位数除法的影响，在进行80÷20时，多数孩子认为得数是40，这是在教师预设之内的。
本节课的重点就是帮助学生弄明白80÷20为什么等于4。
我充分发挥小组合作的优势，让孩子们充分交流自己的想法，在交流中碰撞，在碰撞中解决问题。
很快孩子们就有了答案，有的是利用数的组成，即80里面有几个20，得出只有4个20，而不是有40个20；还有的孩子其实就是利用我们后面将要学习到的商不变的性质，将被除数与除数同时缩小，变成8÷2来计算结果。
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社团发现的算法
1.非重叠社团发现算法
1.1 基于模块度优化的社团发现算法
（1） Newman M E J. Fast Algorithm for Detecting Community Structure in Networks[J]. Phys Rev E, 2004, 69(6): 066133.
（2） Clauset A. Finding Local Community Structure in Networks[J].Phys Rev E, 2005, 72(2): 026132
（3） SchuetzP,CaflischA.MultistepGreedyAlgorithmIdentifiesCommunity Structure in Real-world and
Computer-generatedNetworks[J]. PhysRev E, 2008, 78(2): 026112.
1.2 基于谱分析的社团发现算法
（1） Donetti L, Munoz M. Detecting Network Communities: A New Systematic and Efficient Algorithm[J]. Journal of Statistical
Mechanics, 2004, P10012
（2） Capocci A, Servedio V D P, Caldarelli G, et al. Detecting Communities in Large Networks [J]. Physica A: Statistical
Mechanics and Its Applications, 2005, 352(2-4): 669-676.
1.3 基于信息论的社团发现算法
（1）Rosvall M, Bergstrom C T. An Information-theoretic Framework for Resolving Community Structure in Complex
Networks[J]. P Natl Acad Sci USA, 2007, 104(18): 7327-7331.
1.4 基于标号传播的社团发现算法
Raghavan UN, Albert R, Kumara S. NearLinearTime Algorithmto Detect CommunityStructures inLarge-scaleNetworks[J]. Phys
RevE, 2007, 76(3): 036106.
1.5 迭代层次社团发现算法
一种新的复杂网络层次社团发现算法
2．重叠社团发现算法
2.1 基于团渗透改进的重叠社团发现算法
Palla G, Derenyi I, Farkas I, et al. Uncovering the Overlapping Community Structure of Complex Networks in Nature and Society
[J]. Nature, 2005, 435(7043): 814-818.
2.2 基于模糊聚类的重叠社团发现算法
Zhang S, Wang R, Zhang X. Identification of Overlapping Community Structure in Complex Networks Using Fuzzy C-means
Clustering [ J]. Physica A: Statistical Mechanics and its
Applications, 2007, 374(1): 483-490.
2.3 基于非负矩阵分解的重叠社团发现算法
Zhang S, Wang R S, Zhang X S. Uncovering Fuzzy Community Structure in Complex Networks[J]. Phys Rev E, 2007,
76(4):046103.
2.4 基于种子扩展思想的重叠社团发现算法
Lancichinetti A, Fortunato S, Kertesz J. Detecting the Overlapping andHierarchical Community Structure in Complex
Networks[J]. New Journal of Physics, 2009, 11:033015.
2.5 基于混合概率模型的重叠社团发现
NewmanME, Leicht EA. MixtureModels and ExploratoryAnalysis in Networks[J]. Proc Natl Acad Sci USA, 2007, 104(23):
9564-9569.
2.6 基于边聚类的重叠社团发现
（1） EvansT,Lambiotte R.Line Graphs,LinkPartitions, and Overlapping Communities[J]. Physical Review E, 2009, 80(1): 16105.
（2）Ahn Y Y, Bagrow J P, Lehmann S. Link Communities Reveal Multiscale Complexity in Networks[J]. Nature, 2010, 466:
761-764.
CNM算法