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R语言 RBGL包 kCores()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-26 12:01:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
kCores(RBGL)
kCores()所属R语言包:RBGL

                                        Find all the k-cores in a graph
                                         图的K-内核

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Find all the k-cores in a graph
图的K-内核


用法----------Usage----------


kCores(g, EdgeType=c("in", "out"))



参数----------Arguments----------

参数:g
an instance of the graph class  
graph类的一个实例


参数:EdgeType
what types of edges to be considered when g is directed  
边类型被认为是当g定向


Details

详情----------Details----------

A k-core in a graph is a subgraph where each node is adjacent to at least a minimum number, k, of the other nodes in the subgraph.
K-图中的核心是一个子图,其中至少有最低数量,K子在其他节点,每个节点是相邻。

A k-core in a graph may not be connected.  
K-图中的核心可能无法连接。

The core number for each node is the highest k-core this node is in.  A node in a k-core will be, by definition, in a (k-1)-core.
每个节点的核心数量是最高的k-核这个节点。一个会,由定义(K-1)的核心,在K-核心节点。

The implementation is based on the algorithm by V. Batagelj and M. Zaversnik, 2002.
实施基于由五Batagelj和M. Zaversnik,2002年的算法。

The example snacoreex.gxl is in the paper by V. Batagelj and M. Zaversnik, 2002.
例如snacoreex.gxl是在由五Batagelj和M. Zaversnik,2002年的论文。


值----------Value----------

A vector of the core numbers for all the nodes in g.
一个在g所有节点的核心向量。


作者(S)----------Author(s)----------


Li Long <li.long@isb-sib.ch>



参考文献----------References----------

An O(m) Algorithm for Cores decomposition of networks, by V. Batagelj and M. Zaversnik, 2002.

举例----------Examples----------


con1 <- file(system.file("XML/snacoreex.gxl",package="RBGL"))
kcoex <- fromGXL(con1)
close(con1)

kCores(kcoex)

con2 <- file(system.file("XML/conn2.gxl",package="RBGL"))
kcoex2 <- fromGXL(con2)
close(con2)

kCores(kcoex2)
kCores(kcoex2, "in")
kCores(kcoex2, "out")


转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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