数据集概述
该数据集为《Multiplicity and Diversity: Analyzing the Optimal Solution Space of the Correlation Clustering Problem on Complete Signed Graphs》一文的实验数据，包含论文图表文件、输入符号网络、最优解及评估文件，用于研究完全符号图相关聚类问题的最优解空间特征。
文件详解
- 图表文件：
- Figure1.zip：展示小型网络存在多个不同最优解的图片
- Figure2.zip：展示同一网络最优解在分区层面相似度差异的图片
- Figure4_All Results.zip：按
l0值分类的所有实验结果图，含失衡百分比、错位比例与图阶的关系图
- workflow.pdf：论文方法学工作流程文档
- Syrian network With All Solutions.pdf：叙利亚网络及其最优解的可视化文档
- 输入符号网络：
- Input Signed Networks.tar.gz：包含按节点数（
n）、初始模块数（l0）、错位链接比例（qm）分层组织的完全符号网络文件，格式有GraphML、Pajek NET及.G
- 最优解文件：
- All Partitions Results.tar.gz：按网络参数分层组织的最优解文件，以membership.txt存储分区结果
- 评估文件：
- Evaluation Results.tar.gz：包含kmedoids最优聚类结果、核心部分比例、执行时间、失衡情况、解数量的CSV评估文件
适用场景
- 复杂网络分析：研究完全符号图的聚类最优解空间特征
- 算法验证：验证相关聚类问题精确求解算法的性能与结果多样性
- 可视化研究：分析符号网络最优解的分区相似度与差异的可视化方法
- 网络生成模型应用：基于随机模型生成的符号网络开展聚类问题研究
